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KI und ML

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Alle Data Science 292Maschinelles Lernen 168LLM 126Neuronale Netzwerke 96Computer Vision 41ChatGPT 39TensorFlow 30PyTorch 22NLP 20MLOps 18Pandas 9KI-Agenten 1
Alle 2026 102025 292024 442023 532022 282021 172020 212019 122018 142017 32016 102015 192014 62013 42012 22011 12010 12007 11994 1
EN
Data Engineering mit Python: Arbeiten mit massiven Datensätzen zur Gestaltung von Datenmodellen und Automatisierung von Datenpipelines mit Python

Data Engineering mit Python: Arbeiten mit massiven Datensätzen zur Gestaltung von Datenmodellen und Automatisierung von Datenpipelines mit Python

A

Paul Crickard

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen in der Praxis: Von der Idee zum Produkt

Maschinelles Lernen in der Praxis: Von der Idee zum Produkt

A

Emmanuel Ameisen

KI und ML
EN
Datenvisualisierung: Eine praktische Einführung

Datenvisualisierung: Eine praktische Einführung

A

Kieran Healy

KI und ML
EN
Unpraktische Python-Projekte: Spielerische Programmieraktivitäten, um schlauer zu werden

Unpraktische Python-Projekte: Spielerische Programmieraktivitäten, um schlauer zu werden

B

Lee Vaughan

KI und ML
EN
Data Science von Grund auf: Erste Prinzipien mit Python, zweite Ausgabe

Data Science von Grund auf: Erste Prinzipien mit Python, zweite Ausgabe

A

Joel Grus

KI und ML
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Praktische Datenanalyse mit Pandas

Praktische Datenanalyse mit Pandas

A

Stefanie Molin

KI und ML
RU
BigData-Verarbeitung in der Cloud. Datenverarbeitung und -speicherung mit Beispielen aus Microsoft Azure

BigData-Verarbeitung in der Cloud. Datenverarbeitung und -speicherung mit Beispielen aus Microsoft Azure

A

Senko A.

KI und ML
RU
Einfach Big Data

Einfach Big Data

A

Schukowa M. W., Dementok S. L.

KI und ML
RU
Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

A

N. A. Butakow, M. W. Petrow, D. Nasonow

KI und ML
RU
Matplotlib-Bibliothek

Matplotlib-Bibliothek

B

Hier ist die Übersetzung: Abdrakhmanov M.I., Devpractice Team

KI und ML
EN
Praktische Data Science mit Python 3: Synthese umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten

Praktische Data Science mit Python 3: Synthese umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten

A

Ervin Varga

KI und ML
RU
Theoretisches Minimum zu Big Data. Alles, was Sie über Big Data wissen müssen.

Theoretisches Minimum zu Big Data. Alles, was Sie über Big Data wissen müssen.

B

In Annaleen, Su Kenneth

KI und ML
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Numerisches Python: Wissenschaftliches Rechnen und Data-Science-Anwendungen mit Numpy, SciPy und Matplotlib

Numerisches Python: Wissenschaftliches Rechnen und Data-Science-Anwendungen mit Numpy, SciPy und Matplotlib

A

Robert Johansson

KI und ML
EN
Datenbereinigung mit JavaScript

Datenbereinigung mit JavaScript

A

Ashley Davis

KI und ML
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PySpark-Rezepte: Ein Problem-Lösungs-Ansatz mit PySpark2

PySpark-Rezepte: Ein Problem-Lösungs-Ansatz mit PySpark2

A

Raju Kumar Mishra

KI und ML
EN
Data Mining Algorithmen in C++: Datenmuster und Algorithmen für moderne Anwendungen

Data Mining Algorithmen in C++: Datenmuster und Algorithmen für moderne Anwendungen

A

Timothy Masters

KI und ML
EN
Data Mining für Business Analytics: Konzepte, Techniken und Anwendungen in R

Data Mining für Business Analytics: Konzepte, Techniken und Anwendungen in R

A

Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Inbal Yahav, Nitin R. Patel, Kenneth C. Lichtendahl, Jr.

KI und ML
RU
Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

B

Wes McKinney

KI und ML
RU
Einfache Mathematik für einfache Programmierer

Einfache Mathematik für einfache Programmierer

A

Rick Gasco

KI und ML
RU
Google Analytics für Googler: Praktischer Leitfaden zur Webanalyse

Google Analytics für Googler: Praktischer Leitfaden zur Webanalyse

A

Jakow Ossipenkow

KI und ML
RU
Die Sprache R in den Aufgaben der Datenwissenschaft: Datenimport, -aufbereitung, -verarbeitung, -visualisierung und -modellierung

Die Sprache R in den Aufgaben der Datenwissenschaft: Datenimport, -aufbereitung, -verarbeitung, -visualisierung und -modellierung

A

Hadley Wickham, Garrett Grolemund

KI und ML
RU
Elegantes SciPy. Die Kunst des wissenschaftlichen Programmierens mit Python

Elegantes SciPy. Die Kunst des wissenschaftlichen Programmierens mit Python

A

Juan Núñez-Iglesias, Stefan van der Walt, Harriet Dashnow

KI und ML
RU
Predictive Modeling in IBM SPSS Statistics, R, and Python: Decision Tree and Random Forest Methods

Predictive Modeling in IBM SPSS Statistics, R, and Python: Decision Tree and Random Forest Methods

A

Artjom Grusdew

KI und ML
RU
Effizientes Spark. Skalierung und Optimierung

Effizientes Spark. Skalierung und Optimierung

A

Holden Karau, Rachel Warren

KI und ML
RU
Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

B

Wes McKinney

KI und ML
RU
Einführung in Google Analytics

Einführung in Google Analytics

A

A. Petrotschenkow

KI und ML
EN
Praktische Python-KI-Projekte: Mathematische Modelle von Optimierungsproblemen mit Google OR-Tools

Praktische Python-KI-Projekte: Mathematische Modelle von Optimierungsproblemen mit Google OR-Tools

A

Serge Kruk

KI und ML
RU
Python für anspruchsvolle Aufgaben: Data Science und maschinelles Lernen

Python für anspruchsvolle Aufgaben: Data Science und maschinelles Lernen

A

Platz J. Vander

KI und ML
EN
Data Mining mit R: Lernen mit Fallstudien, zweite Auflage

Data Mining mit R: Lernen mit Fallstudien, zweite Auflage

A

Luís Torgo

KI und ML
EN
Handbuch der Big-Data-Technologien

Handbuch der Big-Data-Technologien

A

Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

KI und ML
RU
Analytische Kultur. Von der Datenerhebung zu Geschäftsergebnissen

Analytische Kultur. Von der Datenerhebung zu Geschäftsergebnissen

A

Karl Anderson

KI und ML
EN
Einführung in HPC mit MPI für Data Science

Einführung in HPC mit MPI für Data Science

A

Frank Nielsen

KI und ML
EN
Datenaufbereitung mit Python: Tipps und Werkzeuge für ein einfacheres Leben

Datenaufbereitung mit Python: Tipps und Werkzeuge für ein einfacheres Leben

A

Jacqueline Kazil, Katharine Jarmul

KI und ML
EN
Ethisches Denken in Big Data: Eine explorative Analyse

Ethisches Denken in Big Data: Eine explorative Analyse

A

Jeff Collmann, Sorin Adam Matei

KI und ML
EN
Python Data Analysis Cookbook

Python Data Analysis Cookbook

A

Ivan Idris

KI und ML
EN
Practical Hive: Ein Leitfaden zum Data-Warehouse-System von Hadoop

Practical Hive: Ein Leitfaden zum Data-Warehouse-System von Hadoop

A

Scott Shaw, Andreas François Vermeulen, Ankur Gupta, David Kjerrumgaard

KI und ML
EN
R Data Mining Blueprints

R Data Mining Blueprints

A

Pradeepta Mishra

KI und ML
EN
Einführung in maschinelles Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler

Einführung in maschinelles Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler

A

Andreas C. Müller and Sarah Guido

KI und ML
RU
Datenanalyse am Computer

Datenanalyse am Computer

A

J.N. Tjurin, A.A. Makarow

KI und ML
RU
Big-Data-Analyse. Technologien und Methoden

Big-Data-Analyse. Technologien und Methoden

B

Nicht angegeben

KI und ML
EN
Google Analytics Durchbruch: Von Null zu Geschäftserfolg

Google Analytics Durchbruch: Von Null zu Geschäftserfolg

A

Feras Alhlou, Shiraz Asif, Eric Fettman

KI und ML
RU
Spark lernen: blitzschnelle Datenanalyse

Spark lernen: blitzschnelle Datenanalyse

A

Holden Carau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia

KI und ML
EN
Big Data: Prinzipien und Best Practices skalierbarer Echtzeit-Datensysteme

Big Data: Prinzipien und Best Practices skalierbarer Echtzeit-Datensysteme

A

Nathan Marz, James Warren

KI und ML
EN
ElasticSearch Kochbuch, zweite Auflage

ElasticSearch Kochbuch, zweite Auflage

B

Alberto Paro

KI und ML
EN
Computational Intelligence für Big-Data-Analyse: Grenzüberschreitende Fortschritte und Anwendungen

Computational Intelligence für Big-Data-Analyse: Grenzüberschreitende Fortschritte und Anwendungen

A

D.P. Acharjya, Satchidananda Dehuri, Sugata Sanyal

KI und ML
EN
Datenanalyse mit Stata

Datenanalyse mit Stata

A

Prasad Kothari

KI und ML
EN
Paralleles Rechnen für Data Science: mit Beispielen in R, C++ und CUDA

Paralleles Rechnen für Data Science: mit Beispielen in R, C++ und CUDA

A

Norman Matloff

KI und ML
EN
Datenwissenschaft für Dummies

Datenwissenschaft für Dummies

A

Lillian Pierson

KI und ML
EN
Derivatives Analytics mit Python: Datenanalyse, Modelle, Simulation, Kalibrierung und Hedging

Derivatives Analytics mit Python: Datenanalyse, Modelle, Simulation, Kalibrierung und Hedging

A

Yves Hilpisch

KI und ML
EN
Data Mining: Das Lehrbuch

Data Mining: Das Lehrbuch

A

Charu C. Aggarwal

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