Bücher — data science

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Grundlagen der Datenvisualisierung: Ein Leitfaden für effektive und überzeugende Informationspräsentation

Grundlagen der Datenvisualisierung: Ein Leitfaden für effektive und überzeugende Informationspräsentation

A

Клаус Уилке

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

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A

Владстон Феррейра Фило, Мото Пиктет

KI und ML
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Programmierung mit Python für maschinelles Lernen

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B

Д. Н. Иванов

KI und ML
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Programmierung mit Python für maschinelles Lernen: von den Grundlagen bis zur Erstellung intelligenter Anwendungen

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B

Игорь Семененко

KI und ML
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Erstellung von Machine-Learning-Anwendungen: Von der Idee zum Produkt

Erstellung von Machine-Learning-Anwendungen: Von der Idee zum Produkt

A

Эммануэль Амейзен

KI und ML
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Sielen D., Meisman A. Grundlagen von Data Science und Big Data Python und Wissenschaft.PDF

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F
KI und ML
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Leitfaden zur Vorbereitung auf Data Science-Interviews

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A

Ренат Алимбеков

IT-Management
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Empfehlungssysteme in der Praxis

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A

Ким Фальк

KI und ML
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Entwicklung intelligenter Systeme. Einführung in die Technologie des maschinellen Lernens.

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A

Джефф Хултен

KI und ML
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Einfach Big Data

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A

Жукова М. В., Деменок С. Л.

KI und ML
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Angewandte lineare Algebra für Data Scientists. Von Schlüsselkonzepten bis zu Anwendungen mit Python

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A

Майк Икс Коэн

Algorithmen und Theorie
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Datenvorbereitung in Python. Band 1. Werkzeuge und Validierung

Datenvorbereitung in Python. Band 1. Werkzeuge und Validierung

A

А. В. Груздев

KI und ML
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Streaming-Datenverarbeitungspipeline

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KI und ML
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Streaming-Datenverarbeitung

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F
KI und ML
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Grundlagen von Python für Data Science

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A

Кеннеди Берман

KI und ML
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Grundlagen der KI

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F
KI und ML
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Grundlagen von Big Data.PDF

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F
KI und ML
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Mathematik für Data Science. Datenmanagement mit linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

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A

Томас Нилд

Algorithmen und Theorie
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Grundlegende Mathematik für künstliche Intelligenz: Mathematik der nächsten Stufe für effiziente und erfolgreiche KI-Systeme

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A

Хала Нельсон

Algorithmen und Theorie
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Data Science: Einführungskurs

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A

Стивен С. Скиена

KI und ML
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Maschinelles Lernen ohne Umschweife

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A

Андрей Бурков

KI und ML
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Mathematische Pakete: R

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D

В. А. Шишкин

Algorithmen und Theorie
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Mathematik mit Python. Teil 1

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F
Algorithmen und Theorie
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Datenvisualisierung: Vollständiger Kurs für Einsteiger

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A

Тамара Манцнер

KI und ML
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Maschinelles Lernen: Algorithmen für Unternehmen

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A

Маркос Лопез де Прадо

KI und ML
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Cook D. Maschinelles Lernen mit

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F
KI und ML
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Kondrashov Yu N Datenanalyse und maschinelles Lernen auf der MS-Plattform

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F
KI und ML
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Kapaza Elena Maschinelles Lernen verständlich erklärt 2023

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A
KI und ML
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Machine-Learning-Engineering 2022 Andrey Burkov

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A
KI und ML
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Künstliche Intelligenz mit Beispielen in Python

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A
Programmiersprachen
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Ray lernen. Flexible verteilte Berechnungen mit Python im maschinellen Lernen

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A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

Programmiersprachen
RU
Praktische Einführung in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Frameworks (mit Codebeispielen)

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B

Мурат Дурмус

KI und ML
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Mathematik im maschinellen Lernen

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A

Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

Algorithmen und Theorie
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Graphenalgorithmen. Praktische Implementierung auf den Plattformen Apache Spark und Neo4j

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A

Марк Нидхем, Эми Ходлер

Algorithmen und Theorie
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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

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B

Уэс Маккинни

KI und ML
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Daten im Kampf gegen Kundenabwanderung. Analytik, Datensätze, Metriken und Segmentierung

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A

Карл Голд

KI und ML
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Datenvisualisierung mit der D3.js-Bibliothek

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A
KI und ML
RU
Der ultimative Algorithmus: Wie maschinelles Lernen unsere Welt verändern wird

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A

Педро Домингос

Algorithmen und Theorie
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Einführung in maschinelles Lernen mit Python. Ein Leitfaden für Data Scientists.

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A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

KI und ML
RU
Meta-Lernen. Anwendung in AutoML und Data Science

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A

Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

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

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A

Алена Запорожан

KI und ML
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Analytische Kultur. Von der Datenerhebung zu Geschäftsergebnissen

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A

Карл Андерсон

KI und ML
RU
Analytik in Power BI mit R und Python. Laden, Transformieren und Visualisieren von Daten.

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A

Райан Уэйд

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

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B

А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

KI und ML
EN
Skalierung von Python mit Dask: Von Data Science bis Machine Learning

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A

Holden Karau, Mika Kimmins

KI und ML
EN
R für Data Science, 2. Auflage

R für Data Science, 2. Auflage

A

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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

Python und Datenanalyse. Primäre Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

A

Уэс Маккинни

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

Python für Data Science für Dummies, 3. Auflage

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

KI und ML
EN
Python und R für den modernen Data Scientist: Das Beste aus beiden Welten

Python und R für den modernen Data Scientist: Das Beste aus beiden Welten

A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

KI und ML
RU
Praktische Statistik für Data-Science-Experten: 50+ wesentliche Konzepte mit R und Python

Praktische Statistik für Data-Science-Experten: 50+ wesentliche Konzepte mit R und Python

A

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

Algorithmen und Theorie
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