Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

QR-Code

Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

书目详细资料
其他作者:	Haneke, Uwe (HerausgeberIn), Trahasch, Stephan (HerausgeberIn), Zimmer, Michael (HerausgeberIn), Felden, Carsten (HerausgeberIn)
格式:	图书
语言:	German
出版:	Heidelberg : dpunkt.verlag, 2019
版:	1. Auflage
丛编:	Edition TDWI
主题:	Wirtschaftsinformatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Data Mining
在线阅读:	Inhaltsverzeichnis

相似书籍

Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning
出版: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2020)

Doing Data Science : [Straight Talk From the Frontlinde]
由: Schutt, Rachel, et al.
出版: (2014)

Einführung in Data Science
由: Grus, Joel
出版: (2016)

Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
由: Gutman, Alex J., et al.
出版: (2022)

Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten
由: Aust, Holger
出版: (2021)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2009)

Einführung in Machine Learning mit Python : Praxiswissen Data Science
由: Müller, Andreas Christian, et al.
出版: (2017)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
由: Fröschle, Hans-Peter, et al.
出版: (2023)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2021)

Das DevOps-Handbuch : Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten
由: Kim, Gene, et al.
出版: (2022)

Das Ende der Demokratie : wie die künstliche Intelligenz die Politik übernimmt und uns entmündigt
由: Hofstetter, Yvonne
出版: (2016)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
由: Strahringer, Susanne
出版: (2023)

Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken
由: Dumpert, Florian, et al.
出版: (2017)

ChatGPT & Co. : Mit KI-Tools effektiv arbeiten
出版: (2022)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2022)

Machine Learning Kochbuch : Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
由: Albon, Chris
出版: (2019)

Prediction, Estimation, and Attribution
由: Efron, Bradley
出版: (2020)

Der unsichtbare Krieg : Wie die Digitalisierung Sicherheit und Stabilität in der Welt bedroht
由: Hofstetter, Yvonne
出版: (2020)

R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
由: Wickham, Hadley, et al.
出版: (2018)

Maschinelles Lernen: Classification and Regression Trees (CART) für Imputation nutzbar machen
由: Pech, Birgit
出版: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik

Das metrische Wir : Über die Quantifizierung des Sozialen
由: Mau, Steffen
出版: (2018)

Wie digital wollen wir leben? : die wichtigste Entscheidung für unsere Zukunft
由: Dohmen, Andreas
出版: (2019)

Datenanalyse und Statistik : Eine Einführung für Ökonomen im Bachelor
由: Bankhofer, Udo, et al.
出版: (2008)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2014)

Data Warehousing : Data Mining - OLAP
出版: (1998)

Data Warehousing: dem Kunden auf der Spur
出版: (1997)

Data Warehouse Blueprints : Business Intelligence in der Praxis
出版: (2016)

Big Data und Recht : Einführung für die Praxis
由: Caldarola, Maria Cristina, et al.
出版: (2019)

Data-Warehouse-Systeme für Dummies
由: Gerken, Wolfgang
出版: (2018)

Big Data : Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen
出版: (2018)

Data Governance : der Leitfaden für die Praxis
由: Weber, Kristin, et al.
出版: (2021)

Big data
出版: (2016)

Geheimhaltung im Data Warehouse : Prototypische Implementierung von automatisierter Geheimhaltung im Data Warehouse für die amtliche Hochschulstatistik in Bayern
由: Wipke, Mirco
出版: (2018)

Die empirische Erfassung des Lebenslangen Lernens : Eine Methodenuntersuchung unter Verwendung der Zeitbudgeterhebung 2001/2002
由: Wingerter, Christian
出版: (2004)

Datenintensive Anwendungen designen : Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
由: Kleppmann, Martin
出版: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
出版: (2021)