Bücher — data science

EN
Algorithmen für Data Science

Algorithmen für Data Science

A

Brian Steele, John Chandler, Swarna Reddy

Algorithmen und Theorie
EN
Python für Data Science: Eine praktische Einführung

Python für Data Science: Eine praktische Einführung

A

Yuli Vasiliev

KI und ML
EN
Graph-gestützte Analytik und maschinelles Lernen mit TigerGraph: Geschäftsergebnisse mit verbundenen Daten vorantreiben

Graph-gestützte Analytik und maschinelles Lernen mit TigerGraph: Geschäftsergebnisse mit verbundenen Daten vorantreiben

A

Victor Lee, Phuc Kien Nguyen, Alexander Thomas

KI und ML
EN
Datenvisualisierung: Eine praktische Einführung

Datenvisualisierung: Eine praktische Einführung

A

Kieran Healy

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
Data Science auf der Kommandozeile: Mit bewährten Werkzeugen der Zukunft begegnen

Data Science auf der Kommandozeile: Mit bewährten Werkzeugen der Zukunft begegnen

A

Jeroen Janssens

KI und ML
EN
ElasticSearch Kochbuch, zweite Auflage

ElasticSearch Kochbuch, zweite Auflage

B

Alberto Paro

KI und ML
EN
Eintauchen in Data Science: Mit Python die härtesten geschäftlichen Herausforderungen meistern

Eintauchen in Data Science: Mit Python die härtesten geschäftlichen Herausforderungen meistern

A

Bradford Tuckfield

KI und ML
EN
Datenvisualisierung mit Python: Erkundung von Matplotlib, Seaborn und Bokeh für interaktive Visualisierungen

Datenvisualisierung mit Python: Erkundung von Matplotlib, Seaborn und Bokeh für interaktive Visualisierungen

A

Dr. Pooja

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
RU
Maschinelles Lernen mit Python für alle

Maschinelles Lernen mit Python für alle

A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

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
Lineare Algebra für Data Science mit Python

Lineare Algebra für Data Science mit Python

A

John M. Shea

KI und ML
EN
Data Science für IoT-Ingenieure: Ein Systemanalytik-Ansatz

Data Science für IoT-Ingenieure: Ein Systemanalytik-Ansatz

A

P. G. Madhavan, Ph.D.

KI und ML
EN
Clojure Data Analysis Cookbook Second Edition

Clojure Data Analysis Cookbook Second Edition

A

Eric Rochester

Programmiersprachen
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
RU
Daniel Vaughan - Data Science. Best Practices (O'Reilly. Programmierbücher) - 2026

Daniel Vaughan - Data Science. Best Practices (O'Reilly. Programmierbücher) - 2026

F
Webentwicklung
EN
Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python

Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python

A

John M. Shea

Algorithmen und Theorie
RU
Kavishankar Panchtilak - Programmierung maschinellen Lernens - 2023

Kavishankar Panchtilak - Programmierung maschinellen Lernens - 2023

F
Webentwicklung
EN
Verwaltung von Machine-Learning-Projekten: Vom Design bis zur Bereitstellung

Verwaltung von Machine-Learning-Projekten: Vom Design bis zur Bereitstellung

A

Simon Thompson

KI und ML
EN
Ein Handbuch mathematischer Modelle mit Python

Ein Handbuch mathematischer Modelle mit Python

A

Dr. Ranja Sarkar

KI und ML
EN
15 mathematische Konzepte, die jeder Data Scientist kennen sollte

15 mathematische Konzepte, die jeder Data Scientist kennen sollte

A

David Hoyle

KI und ML
EN
Datenwissenschaft für Dummies

Datenwissenschaft für Dummies

A

Lillian Pierson

KI und ML
EN
R Alles-in-einem für Dummies

R Alles-in-einem für Dummies

A

Joseph Schmuller

KI und ML
EN
Machine Learning Interview Guide: Berufsorientierte Fragen und Antworten für Datenwissenschaftler und Ingenieure

Machine Learning Interview Guide: Berufsorientierte Fragen und Antworten für Datenwissenschaftler und Ingenieure

A

Rehan Guha

KI und ML
EN
Data Mining für Dummies

Data Mining für Dummies

A

Не указан

KI und ML
EN
Python: Deeper Insights into Machine Learning

Python: Deeper Insights into Machine Learning

A

Sebastian Raschka, David Julian, John Hearty

KI und ML
EN
Erste Schritte mit Greenplum für Big-Data-Analysen

Erste Schritte mit Greenplum für Big-Data-Analysen

A

Sunila Gollapudi

KI und ML
EN
Mastering Microsoft Fabric: SAASifizierung der Analytik

Mastering Microsoft Fabric: SAASifizierung der Analytik

B

Debananda Ghosh

KI und ML
EN
Network Science with Python

Network Science with Python

A

David Knickerbocker

KI und ML
EN
Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in R

Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in R

A

Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani

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
EN
Haskell Data Analysis Cookbook

Haskell Data Analysis Cookbook

A

Nishant Shukla

Programmiersprachen
EN
Moderne Umfrageanalyse: Mit Python zu tieferen Erkenntnissen

Moderne Umfrageanalyse: Mit Python zu tieferen Erkenntnissen

A

Walter R. Paczkowski

Algorithmen und Theorie
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
RU
Joel Grus - Data Science. Datenwissenschaft von Grund auf - 2017

Joel Grus - Data Science. Datenwissenschaft von Grund auf - 2017

F
Webentwicklung
EN
Data Science von Grund auf

Data Science von Grund auf

A

Joel Grus

KI und ML
EN
Praktische Datenanalyse mit Pandas

Praktische Datenanalyse mit Pandas

A

Stefanie Molin

KI und ML
EN
Bayesian Analysis mit Python, dritte Ausgabe: Ein praktischer Leitfaden zur probabilistischen Modellierung

Bayesian Analysis mit Python, dritte Ausgabe: Ein praktischer Leitfaden zur probabilistischen Modellierung

A

Osvaldo Martin

Algorithmen und Theorie
RU
Machine Learning Interview. 151 Fragen von FAANG

Machine Learning Interview. 151 Fragen von FAANG

A

Пенг Шао

Sonstiges
EN
Fußballanalyse mit Python & R: Datenwissenschaft durch die Linse des Sports lernen

Fußballanalyse mit Python & R: Datenwissenschaft durch die Linse des Sports lernen

A

Eric A. Eager & Richard A. Erickson

KI und ML
RU
Grundlagen der Datenanalyse mit R

Grundlagen der Datenanalyse mit R

A

Никита Ткаченко

KI und ML
EN
Python Essentials for Biomedical Data Analysis: Ein einführendes Lehrbuch

Python Essentials for Biomedical Data Analysis: Ein einführendes Lehrbuch

A

Julhash U. Kazi

KI und ML
EN
Multivariate Analyse und maschinelle Lerntechniken: Merkmalsanalyse in der Datenwissenschaft mit Python

Multivariate Analyse und maschinelle Lerntechniken: Merkmalsanalyse in der Datenwissenschaft mit Python

A

Srikrishnan Sundararajan

KI und ML
EN
Python für Business Analytics: Daten für strategische Entscheidungen nutzen

Python für Business Analytics: Daten für strategische Entscheidungen nutzen

A

Mahadi Hasan Miraz, Narishah Mohamed Salleh, Hwang Ha Jin

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

Data Science für Dummies, 3. Auflage

A

Lillian Pierson

KI und ML
EN
Numerische Methoden mit Python für die Wissenschaften

Numerische Methoden mit Python für die Wissenschaften

A

William Miles

Programmiersprachen
EN
Julia – Schritt für Schritt: Programmieren für Anfänger

Julia – Schritt für Schritt: Programmieren für Anfänger

A

Noel Kalicharan

Programmiersprachen
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
Software Engineering für Data Scientists: Von Notebooks zu skalierbaren Systemen

Software Engineering für Data Scientists: Von Notebooks zu skalierbaren Systemen

A

Catherine Nelson

KI und ML
123 →