Bücher — data science

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Ray lernen. Flexible verteilte Berechnungen mit Python im maschinellen Lernen

Ray lernen. Flexible verteilte Berechnungen mit Python im maschinellen Lernen

A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

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

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

B

Мурат Дурмус

KI und ML
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Mathematik im maschinellen Lernen

Mathematik im maschinellen Lernen

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

Graphenalgorithmen. Praktische Implementierung auf den Plattformen Apache Spark und Neo4j

A

Марк Нидхем, Эми Ходлер

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

Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und Modellierung mit Python

B

Уэс Маккинни

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

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

A

Карл Голд

KI und ML
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Datenvisualisierung mit der D3.js-Bibliothek

Datenvisualisierung mit der D3.js-Bibliothek

A

Andrew Rininsland, Swizec Teller

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

Der ultimative Algorithmus: Wie maschinelles Lernen unsere Welt verändern wird

A

Педро Домингос

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

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

A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

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

Meta-Lernen. Anwendung in AutoML und Data Science

A

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

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

Big Data. Warum, was und wie?

A

Алена Запорожан

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

Analytische Kultur. Von der Datenerhebung zu Geschäftsergebnissen

A

Карл Андерсон

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

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

A

Райан Уэйд

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

Data-Science-Algorithmen und ihre praktische Implementierung in Python

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

Skalierung von Python mit Dask: Von Data Science bis Machine Learning

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
RU
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
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
Medienbücher Kaggle: Maschinelles Lernen und Datenanalyse

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F

Конрад Банахевич, Лука Массарон

KI und ML
EN
Parallele Programmierung mit R meistern

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A

Simon R. Chapple, Eilidh Troup, Thorsten Forster, Terence Sloan

Programmiersprachen
EN
Machine Learning und Data Science Blaupausen für Finanzen: Vom Aufbau von Handelsstrategien bis zu Robo-Advisors mit Python

Machine Learning und Data Science Blaupausen für Finanzen: Vom Aufbau von Handelsstrategien bis zu Robo-Advisors mit Python

A

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

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
Java Deep Learning Grundlagen

Java Deep Learning Grundlagen

A

Yusuke Sugomori

KI und ML
EN
Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

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

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A

Daniel Vaughan

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

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A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

KI und ML
EN
Data Science und Machine Learning Interviewfragen mit Python: Ein vollständiger Fragenkatalog für Ihr Interview

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A

Vishwanathan Narayanan

KI und ML
EN
Herangehensweise an (fast) jedes Machine-Learning-Problem

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A

Abhishek Thakur

KI und ML
EN
Einführung in Python

Einführung in Python

A

James P. Meyer

Programmiersprachen
EN
NumPy für Anfänger: Ihre ersten Schritte in Data Science mit Python

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B

AI Publishing

KI und ML
RU
codelibs de Grundlagen von Python lernen Praktischer Kurs für Data

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F

Павел Меликов

Programmiersprachen
EN
High Performance Python: Praktische Performante Programmierung für Menschen

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A

Micha Gorelick, Ian Ozsvald

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

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A

Thomas Nield

KI und ML
EN
Angewandte Textanalyse mit Python: Sprachbewusste Datenprodukte mit maschinellem Lernen ermöglichen

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A

Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda

KI und ML
EN
Algorithmische Mathematik im Maschinellen Lernen

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A

Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

KI und ML
EN
Fortgeschrittene Data Science und Analytik mit Python

Fortgeschrittene Data Science und Analytik mit Python

A

Jesús Rogel-Salazar

KI und ML
EN
Python für Informatik und Data Science: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Python für Informatik und Data Science: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

A

Paul Deitel, Harvey Deitel

KI und ML
EN
Minimalistisches Datenmanagement mit Python

Minimalistisches Datenmanagement mit Python

A

Marek Gagolewski

KI und ML
EN
Verhaltensdatenanalyse mit R und Python: Kundengesteuerte Daten für echte Geschäftsergebnisse

Verhaltensdatenanalyse mit R und Python: Kundengesteuerte Daten für echte Geschäftsergebnisse

A

Florent Buisson

Algorithmen und Theorie
EN
Data Mining mit Python: Theorie, Anwendung und Fallstudien

Data Mining mit Python: Theorie, Anwendung und Fallstudien

A

Di Wu

KI und ML
EN
Zeitreihenvorhersage mit generativer KI: KI für präzise Vorhersagen nutzen

Zeitreihenvorhersage mit generativer KI: KI für präzise Vorhersagen nutzen

A

Banglore Vijay Kumar Vishwas, Sri Ram Macharla

KI und ML
EN
Keras

Keras

A

Hayden Van Der Post

KI und ML
EN
Data Science: Eine erste Einführung mit Python

Data Science: Eine erste Einführung mit Python

A

Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee, Joel Ostblom, Lindsey Heagy

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

Ын Анналин, Су Кеннет

KI und ML
EN
Handbuch der Forschung zu organisatorischen Transformationen durch Big-Data-Analysen

Handbuch der Forschung zu organisatorischen Transformationen durch Big-Data-Analysen

A

Madjid Tavana, Kartikeya Puranam

KI und ML
RU
Silen D Meysman A Grundlagen Data Science und Big Data Python und Wissenschaft

Silen D Meysman A Grundlagen Data Science und Big Data Python und Wissenschaft

F

Davy Cielen, Arno Meysman

Programmiersprachen
EN
Ultimatives Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn: Entfesseln Sie die Kraft von Scikit-Learn und Python, um hochmoderne Predictive-Modeling-Anwendungen zu erstellen und tiefere Einblicke in das maschinelle Lernen zu gewinnen

Ultimatives Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn: Entfesseln Sie die Kraft von Scikit-Learn und Python, um hochmoderne Predictive-Modeling-Anwendungen zu erstellen und tiefere Einblicke in das maschinelle Lernen zu gewinnen

A

Parag Saxena

KI und ML
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