Ir para o conteúdo
VuFind
Saco de livros:
0
registos
(Cheio)
Idioma
English
Deutsch
Español
Français
Italiano
日本語
Nederlands
Português
Português (Brasil)
中文(简体)
中文（繁體）
Türkçe
עברית
Gaeilge
Cymraeg
Ελληνικά
Català
Euskara
Русский
Čeština
Suomi
Svenska
polski
Dansk
slovenščina
اللغة العربية
বাংলা
Galego
Tiếng Việt
Hrvatski
हिंदी
Հայերէն
Українська
Palavra solta
Título
Título do Periódico
VerfasserIn KünstlerIn
Ausstellung Körperschaft
Assunto
Área/Cota
ISBN/ISSN
Pesquisar
Avançada
Das Zeitalter der Daten
Citar
Enviar por SMS
Enviar por email
Imprimir
Exportar registo
Exportar para RefWorks
Exportar para EndNoteWeb
Exportar para EndNote
Exportar para MARC
Exportar para MARCXML
Exportar para RDF
Exportar para BibTeX
Exportar para RIS
Adicionar ao Carrinho
Retirar do Carrinho
Persistenter Link
Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten
Detalhes bibliográficos
Autor principal:
Aust, Holger
(VerfasserIn)
Formato:
Livro
Idioma:
German
Publicado em:
Berlin, Germany :
Springer,
2021
Colecção:
Sachbuch
Assuntos:
Data Science
Maschinelles Lernen
Neuronales Netz
Big Data
Descrição
Sumário
Registos relacionados
Registo fonte
Registos relacionados
Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Publicado em: (2019)
Faszination Statistik : Einblicke in aktuelle Forschungsfragen und Erkenntnisse
Publicado em: (2019)
R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
Por: Wickham, Hadley, et al.
Publicado em: (2018)
Datenintensive Anwendungen designen : Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
Por: Kleppmann, Martin
Publicado em: (2019)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2019)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2014)
Big Data und Recht : Einführung für die Praxis
Por: Caldarola, Maria Cristina, et al.
Publicado em: (2019)
Neue digitale Daten in der amtlichen Statistik
Por: Wiengarten, Lara, et al.
Publicado em: (2017)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2018)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2018)
Das DevOps-Handbuch : Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten
Por: Kim, Gene, et al.
Publicado em: (2022)
Erschließung und Nutzung von kleinräumigen Informationen in der deutschen Städtestatistik
Por: Haußmann, Michael
Publicado em: (2015)
Big Data als neuer Weg der Datengewinnung für die amtliche Statistik
Por: Schnorr-Bäcker, Susanne
Publicado em: (2016)
Data Governance : der Leitfaden für die Praxis
Por: Weber, Kristin, et al.
Publicado em: (2021)
Big Data : Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen
Publicado em: (2018)
Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
Por: Gutman, Alex J., et al.
Publicado em: (2022)
Big Data : Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie
Publicado em: (2014)
Big Data in der Praxis : Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive ; Daten speichern, aufbereiten, visualisieren
Por: Freiknecht, Jonas
Publicado em: (2014)
Unsichtbare Frauen : Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert
Por: Criado-Perez, Caroline
Publicado em: (2020)
Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken
Por: Dumpert, Florian, et al.
Publicado em: (2017)
Einführung in Machine Learning mit Python : Praxiswissen Data Science
Por: Müller, Andreas Christian, et al.
Publicado em: (2017)
Governance der amtlichen Statistik : Vertrauen in die Qualität von Information
Por: Radermacher, Walter J.
Publicado em: (2017)
Das Ende der Demokratie : wie die künstliche Intelligenz die Politik übernimmt und uns entmündigt
Por: Hofstetter, Yvonne
Publicado em: (2016)
Die digitale Agenda des Statistischen Bundesamtes
Por: Riede, Thomas, et al.
Publicado em: (2018)
Gut aufgestellt für die Zukunft - ein Dank an Dieter Sarreither
Por: Thiel, Georg, et al.
Publicado em: (2017)
Big data
Publicado em: (2016)
Neue Schriften zur Online-Forschung
Publicado em: (2014)
Machine Learning Kochbuch : Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
Por: Albon, Chris
Publicado em: (2019)
Data Warehousing: dem Kunden auf der Spur
Publicado em: (1997)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2009)
Prediction, Estimation, and Attribution
Por: Efron, Bradley
Publicado em: (2020)
Internetgestützte Erfassung offener Stellen : Machbarkeitsstudie im Rahmen eines ESSnet-Projekts zu Big Data
Por: Rengers, Martina
Publicado em: (2018)
Digitale Agenda des Statistischen Bundesamtes
Publicado em: (2019)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2020)
Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning
Publicado em: (2020)
Maschinelles Lernen: Classification and Regression Trees (CART) für Imputation nutzbar machen
Por: Pech, Birgit
Publicado em: (2019)
Data-Warehouse-Systeme für Dummies
Por: Gerken, Wolfgang
Publicado em: (2018)
Data Warehouse Blueprints : Business Intelligence in der Praxis
Publicado em: (2016)
Doing Data Science : [Straight Talk From the Frontlinde]
Por: Schutt, Rachel, et al.
Publicado em: (2014)
Data Warehousing : Data Mining - OLAP
Publicado em: (1998)
Registos relacionados
Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Publicado em: (2019)
Faszination Statistik : Einblicke in aktuelle Forschungsfragen und Erkenntnisse
Publicado em: (2019)
R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
Por: Wickham, Hadley, et al.
Publicado em: (2018)
Datenintensive Anwendungen designen : Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
Por: Kleppmann, Martin
Publicado em: (2019)
HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publicado em: (2019)
