Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten

QR код

Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten

Бібліографічні деталі
Автор:	Aust, Holger (Автор)
Формат:	Книга
Мова:	German
Опубліковано:	Berlin, Germany : Springer, 2021
Серія:	Sachbuch
Предмети:	Data Science Maschinelles Lernen Neuronales Netz Big Data

Схожі ресурси

Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Опубліковано: (2019)

Faszination Statistik : Einblicke in aktuelle Forschungsfragen und Erkenntnisse
Опубліковано: (2019)

R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
за авторством: Wickham, Hadley, та інші
Опубліковано: (2018)

Datenintensive Anwendungen designen : Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
за авторством: Kleppmann, Martin
Опубліковано: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2014)

Big Data und Recht : Einführung für die Praxis
за авторством: Caldarola, Maria Cristina, та інші
Опубліковано: (2019)

Neue digitale Daten in der amtlichen Statistik
за авторством: Wiengarten, Lara, та інші
Опубліковано: (2017)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2018)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2018)

Das DevOps-Handbuch : Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten
за авторством: Kim, Gene, та інші
Опубліковано: (2022)

Erschließung und Nutzung von kleinräumigen Informationen in der deutschen Städtestatistik
за авторством: Haußmann, Michael
Опубліковано: (2015)

Big Data als neuer Weg der Datengewinnung für die amtliche Statistik
за авторством: Schnorr-Bäcker, Susanne
Опубліковано: (2016)

Data Governance : der Leitfaden für die Praxis
за авторством: Weber, Kristin, та інші
Опубліковано: (2021)

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

Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
за авторством: Gutman, Alex J., та інші
Опубліковано: (2022)

Big Data : Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie
Опубліковано: (2014)

Big Data in der Praxis : Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive ; Daten speichern, aufbereiten, visualisieren
за авторством: Freiknecht, Jonas
Опубліковано: (2014)

Unsichtbare Frauen : Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert
за авторством: Criado-Perez, Caroline
Опубліковано: (2020)

Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken
за авторством: Dumpert, Florian, та інші
Опубліковано: (2017)

Einführung in Machine Learning mit Python : Praxiswissen Data Science
за авторством: Müller, Andreas Christian, та інші
Опубліковано: (2017)

Governance der amtlichen Statistik : Vertrauen in die Qualität von Information
за авторством: Radermacher, Walter J.
Опубліковано: (2017)

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

Die digitale Agenda des Statistischen Bundesamtes
за авторством: Riede, Thomas, та інші
Опубліковано: (2018)

Gut aufgestellt für die Zukunft - ein Dank an Dieter Sarreither
за авторством: Thiel, Georg, та інші
Опубліковано: (2017)

Big data
Опубліковано: (2016)

Neue Schriften zur Online-Forschung
Опубліковано: (2014)

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

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

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2009)

Prediction, Estimation, and Attribution
за авторством: Efron, Bradley
Опубліковано: (2020)

Internetgestützte Erfassung offener Stellen : Machbarkeitsstudie im Rahmen eines ESSnet-Projekts zu Big Data
за авторством: Rengers, Martina
Опубліковано: (2018)

Digitale Agenda des Statistischen Bundesamtes
Опубліковано: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2020)

Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning
Опубліковано: (2020)

Maschinelles Lernen: Classification and Regression Trees (CART) für Imputation nutzbar machen
за авторством: Pech, Birgit
Опубліковано: (2019)

Data-Warehouse-Systeme für Dummies
за авторством: Gerken, Wolfgang
Опубліковано: (2018)

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

Doing Data Science : [Straight Talk From the Frontlinde]
за авторством: Schutt, Rachel, та інші
Опубліковано: (2014)

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