Bücher / KI und ML / Data Science

KI und ML

Alle Programmiersprachen 1538KI und ML 762Algorithmen und Theorie 505Softwareentwicklung 470Webentwicklung 390DevOps und Infrastruktur 271Cybersicherheit 225Betriebssystem und System 172Sonstiges 169Datenbanken 146Spieleentwicklung 143Eingebettete Systeme 131IT-Management 106
Alle Data Science 253Maschinelles Lernen 151LLM 107Neuronale Netzwerke 91ChatGPT 37TensorFlow 29Computer Vision 26PyTorch 21MLOps 18NLP 12Pandas 9KI-Agenten 1
Alle 2026 72025 282024 402023 472022 242021 162020 212019 102018 132017 32016 62015 132014 22013 42012 12007 11994 1
EN
Moderne Datenarchitekturen mit Python: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes mit Python

Moderne Datenarchitekturen mit Python: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes mit Python

A

Brian Lipp

KI und ML
EN
Data Science: Die schwierigen Teile. Techniken für herausragende Data Science.

Data Science: Die schwierigen Teile. Techniken für herausragende Data Science.

A

Daniel Vaughan

KI und ML
EN
Data Wrangling mit SQL: Ein praktischer Leitfaden zur Manipulation, Aufbereitung und Aufbereitung von Daten mit SQL

Data Wrangling mit SQL: Ein praktischer Leitfaden zur Manipulation, Aufbereitung und Aufbereitung von Daten mit SQL

A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

KI und ML
EN
Statistik und Datenvisualisierung mit Python

Statistik und Datenvisualisierung mit Python

A

Jesús Rogel-Salazar

KI und ML
RU
Python für Data Science

Python für Data Science

A

Julius Wassiljew

KI und ML
EN
Meisterung von ArcGIS Pro

Meisterung von ArcGIS Pro

A

Maribeth H. Price

KI und ML
RU
Power BI: Fortgeschrittene Optimierungstechniken. Der umfassende Leitfaden für den Aufbau stabiler und schneller Lösungen in Microsoft Power BI

Power BI: Fortgeschrittene Optimierungstechniken. Der umfassende Leitfaden für den Aufbau stabiler und schneller Lösungen in Microsoft Power BI

A

Bhavik Merchant

KI und ML
EN
Praktischer Leitfaden zur angewandten Konformen Vorhersage in Python

Praktischer Leitfaden zur angewandten Konformen Vorhersage in Python

A

Valery Manokhin

KI und ML
EN
Exploratory Data Analysis mit Python Cookbook: Über 50 Rezepte zur Analyse, Visualisierung und Gewinnung von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten

Exploratory Data Analysis mit Python Cookbook: Über 50 Rezepte zur Analyse, Visualisierung und Gewinnung von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten

A

Ayodele Oluleye

KI und ML
EN
Der Cloud Data Lake: Ein Leitfaden zum Aufbau robuster Cloud-Datenarchitektur

Der Cloud Data Lake: Ein Leitfaden zum Aufbau robuster Cloud-Datenarchitektur

A

Rukmani Gopalan

KI und ML
EN
Python Data Science Handbuch: Wesentliche Werkzeuge für die Arbeit mit Daten

Python Data Science Handbuch: Wesentliche Werkzeuge für die Arbeit mit Daten

A

Jake VanderPlas

KI und ML
EN
Grundlagen der Datenbeobachtbarkeit: Implementierung vertrauenswürdiger End-to-End-Datenlösungen

Grundlagen der Datenbeobachtbarkeit: Implementierung vertrauenswürdiger End-to-End-Datenlösungen

A

Andy Petrella

KI und ML
EN
Verwalten von Datensätzen und Modellen

Verwalten von Datensätzen und Modellen

A

Oswald Campesato

KI und ML
RU
DAX für Profis: Theorie und Praxis. Bringen Sie Ihre analytischen Fähigkeiten in Microsoft Power BI auf die nächste Stufe.

DAX für Profis: Theorie und Praxis. Bringen Sie Ihre analytischen Fähigkeiten in Microsoft Power BI auf die nächste Stufe.

A

Michelle Rosema, Henk Vlotman

KI und ML
EN
Python-Tools für Data Scientists: Taschenprimer

Python-Tools für Data Scientists: Taschenprimer

A

Oswald Campesato

KI und ML
EN
Einführung in Streamlit mit Python: Web-basierte Daten- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln

Einführung in Streamlit mit Python: Web-basierte Daten- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln

B

Sujay Raghavendra

KI und ML
EN
Analytics Engineering mit SQL und dbt: Sinnvolle Datenmodelle im großen Maßstab erstellen

Analytics Engineering mit SQL und dbt: Sinnvolle Datenmodelle im großen Maßstab erstellen

A

Rui Machado, Hélder Russa

KI und ML
EN
Streaming Data Mesh: Ein Modell zur Optimierung von Echtzeit-Datendiensten

Streaming Data Mesh: Ein Modell zur Optimierung von Echtzeit-Datendiensten

A

Hubert Dulay, Stephen Mooney

KI und ML
EN
Praktischer Leitfaden zu Apache Spark 3: Skalierbare Rechen-Engines für Batch- und Stream-Datenverarbeitung erstellen

Praktischer Leitfaden zu Apache Spark 3: Skalierbare Rechen-Engines für Batch- und Stream-Datenverarbeitung erstellen

A

Alfonso Antolínez García

KI und ML
EN
Web Data Mining mit Python: Entdecken und extrahieren Sie Informationen aus dem Web mit Python

Web Data Mining mit Python: Entdecken und extrahieren Sie Informationen aus dem Web mit Python

A

Dr. Ranjana Rajnish, Dr. Meenakshi Srivastava

KI und ML
RU
Data Science in Aktion. Fünf reale Python-Projekte

Data Science in Aktion. Fünf reale Python-Projekte

A

Leonard Apeltsin

KI und ML
EN
Trainingsdaten für maschinelles Lernen: Menschliche Aufsicht von Annotation bis Data Science

Trainingsdaten für maschinelles Lernen: Menschliche Aufsicht von Annotation bis Data Science

A

Anthony Sarkis

KI und ML
EN
Praktische lineare Algebra für Data Science: Von Kernkonzepten zu Anwendungen mit Python

Praktische lineare Algebra für Data Science: Von Kernkonzepten zu Anwendungen mit Python

A

Mike X Cohen

KI und ML
RU
Verhaltensdatenanalyse mit R und Python

Verhaltensdatenanalyse mit R und Python

A

Florent Buisson

KI und ML
EN
Programmieren All-in-One für Dummies, 2. Auflage

Programmieren All-in-One für Dummies, 2. Auflage

A

Chris Minnick, Nikhil Abraham, Barry Burd, Eva Holland, Luca Massaron, John Paul Mueller

KI und ML
EN
Das Buch von Dash: Dashboards mit Python und Plotly erstellen

Das Buch von Dash: Dashboards mit Python und Plotly erstellen

A

Adam Schroeder, Christian Mayer, Ann Marie Ward

KI und ML
EN
Grundlagen der Datenqualität: Ein praktischer Leitfaden für den Aufbau vertrauenswürdiger Datenpipelines

Grundlagen der Datenqualität: Ein praktischer Leitfaden für den Aufbau vertrauenswürdiger Datenpipelines

A

Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

KI und ML
EN
Datenvisualisierung mit Python und JavaScript: Daten scrapen, bereinigen, erkunden und transformieren

Datenvisualisierung mit Python und JavaScript: Daten scrapen, bereinigen, erkunden und transformieren

A

Kyran Dale

KI und ML
EN
Datengetriebene Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Regelungstechnik

Datengetriebene Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Regelungstechnik

A

Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

KI und ML
RU
Praktische Datenanalyse. Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung mit Python

Praktische Datenanalyse. Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung mit Python

A

Igorj Semitschew

KI und ML
RU
Interaktive Dashboards und Anwendungen mit Plotly und Dash. Nutzen Sie ein vollwertiges Web-Framework in Python in vollem Umfang – ohne JavaScript.

Interaktive Dashboards und Anwendungen mit Plotly und Dash. Nutzen Sie ein vollwertiges Web-Framework in Python in vollem Umfang – ohne JavaScript.

A

Elias Dabbas

KI und ML
RU
Theoretisches Minimum in Computer Science. Netzwerke, Kryptographie und Data Science

Theoretisches Minimum in Computer Science. Netzwerke, Kryptographie und Data Science

A

Wladston Ferreira Filho, Moto Pictet

KI und ML
RU
Big Data. Warum, was und wie?

Big Data. Warum, was und wie?

A

Alena Zaporozhan

KI und ML
RU
Datenanalyse in Microsoft Power BI. Vorbereitung auf die DA-100-Prüfung.

Datenanalyse in Microsoft Power BI. Vorbereitung auf die DA-100-Prüfung.

A

Daniel Masljuk

KI und ML
RU
Data-Science-Algorithmen und ihre praktische Implementierung in Python

Data-Science-Algorithmen und ihre praktische Implementierung in Python

B

A. W. Protodjakonow, P. A. Pylow, W. E. Sadownikow

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

KI und ML
EN
Wichtige Mathematik für Data Science: Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten mit grundlegender linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wichtige Mathematik für Data Science: Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten mit grundlegender linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

A

Thomas Nield

KI und ML
RU
Power BI: Expertenmodellierung

Power BI: Expertenmodellierung

A

Soheil Bakhshi

KI und ML
EN
Kommunikation mit Daten: Überzeugungskraft durch Daten

Kommunikation mit Daten: Überzeugungskraft durch Daten

A

Carl Allchin

KI und ML
EN
Meisterhafte Finanzmustererkennung: Finden und Backtesting von Candlestick-Mustern mit Python

Meisterhafte Finanzmustererkennung: Finden und Backtesting von Candlestick-Mustern mit Python

A

Sofien Kaabar

KI und ML
EN
Praktische Datenvorverarbeitung in Python: Lernen Sie, wie Sie Daten effektiv für erfolgreiche Datenanalysen aufbereiten

Praktische Datenvorverarbeitung in Python: Lernen Sie, wie Sie Daten effektiv für erfolgreiche Datenanalysen aufbereiten

A

Roy Jafari

KI und ML
EN
Grundlagen der Data Engineering: Planung und Aufbau robuster Datensysteme

Grundlagen der Data Engineering: Planung und Aufbau robuster Datensysteme

A

Joe Reis, Matt Housley

KI und ML
EN
Data Science: Eine erste Einführung

Data Science: Eine erste Einführung

A

Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee

KI und ML
EN
Adaptive Machine-Learning-Algorithmen mit Python: Lösen von Datenanalyse- und Machine-Learning-Problemen auf Edge-Geräten

Adaptive Machine-Learning-Algorithmen mit Python: Lösen von Datenanalyse- und Machine-Learning-Problemen auf Edge-Geräten

A

Chanchal Chatterjee

KI und ML
EN
Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

A

Wes McKinney

KI und ML
EN
Datenanalyse mit Python und PySpark

Datenanalyse mit Python und PySpark

A

Jonathan Rieu

KI und ML
RU
Wissenschaftliches Programmieren mit Python

Wissenschaftliches Programmieren mit Python

A

Christian Hill

KI und ML
EN
Data Science für Dummies, 3. Auflage

Data Science für Dummies, 3. Auflage

A

Lillian Pierson

KI und ML
RU
Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Flink. Grundlagen der Entwicklung von Streaming-Anwendungen

Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Flink. Grundlagen der Entwicklung von Streaming-Anwendungen

A

Fabian Weskamp, Vasiliki Kalavri

KI und ML
RU
Umfassender Leitfaden zu DAX: Business Analytics mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel

Umfassender Leitfaden zu DAX: Business Analytics mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel

A

Marco Russo, Alberto Ferrari

KI und ML
← 12345 →

PDF-Qualitätswert:

A Ausgezeichnet — kopierbarer Text, Inhaltsverzeichnis, Metadaten B Gut — Text vorhanden, einige Daten fehlen C Durchschnittlich — Text teilweise extrahierbar D Schlecht — höchstwahrscheinlich ein Scan F Scan ohne OCR — Text kann nicht extrahiert werden