Bücher — statistics

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Statistik für maschinelles Lernen

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Pratap Dangeti

Algorithmen und Theorie
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R-Kochbuch

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Paul Teetor

Programmiersprachen
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Datenanalyse und Grafiken mit R – ein beispielbasierter Ansatz, dritte Ausgabe

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John Maindonald, W. John Braun

KI und ML
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Datenanalyse mit Open-Source-Tools

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Philipp K. Janert

KI und ML
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Grundlagen der Datenanalyse mit Python

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Cuantum Technologies

KI und ML
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Alltägliche Dinge mit R und Ruby erkunden

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Sau Sheong Chang

KI und ML
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R für Stata-Benutzer

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Robert A. Muenchen, Joseph M. Hilbe

Programmiersprachen
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Grundlegende Mathematik für KI

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Hala Nelson

Algorithmen und Theorie
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Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python

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John M. Shea

Algorithmen und Theorie
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Mathematik für Deep Learning: Was Sie wissen müssen, um neuronale Netze zu verstehen

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Ronald T. Kneusel

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

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David Hoyle

KI und ML
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Datenwissenschaft für Dummies

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Lillian Pierson

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

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Joel Grus

KI und ML
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Joel Grus - Data Science. Datenwissenschaft von Grund auf - 2017

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Webentwicklung
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Data Science von Grund auf

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Joel Grus

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

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A

Osvaldo Martin

Algorithmen und Theorie
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Grundlagen der Datenanalyse mit R

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Никита Ткаченко

KI und ML
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Data Science für Dummies, 3. Auflage

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Lillian Pierson

KI und ML
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Grundlagen der Mathematik für KI: Ein Schnellstart-Leitfaden für Anfänger zu den mathematischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz

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Andrew Hinton

Algorithmen und Theorie
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Wickham H. - Shiny lernen - 2022

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Х. Уикем

Programmiersprachen
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Roig-Fusté J. M. - Python für Psychologie, Sozialwissenschaften und Bildung - 2026

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J. M. Roig-Fusté

Programmiersprachen
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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Erstellung statistischer Modelle und maschinelles Lernen.

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Уэс Маккинни

KI und ML
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Data Science lernen. Datenverarbeitung, -analyse, -visualisierung und -modellierung mit Python

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Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

Algorithmen und Theorie
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Kausalanalyse in der Datenwissenschaft

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Алекс Руис де Вилья Роберт

KI und ML
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Statistik mit Rust: 50+ statistische Techniken in der Praxis

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Keiko Nakamura

Programmiersprachen
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Das Buch R: Ein erster Kurs in Programmierung und Statistik, 2. Auflage

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Tilman M. Davies

Programmiersprachen
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Schipunow A. B., Baldin E. M., Wolkowa P. A. et al. Visuelle Statistik

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А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова

Algorithmen und Theorie
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Statistische Methoden des Data Mining.PDF

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F

Леонид Мыльников

Algorithmen und Theorie
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Statistik und Versuchsplanung für Einsteiger: Wie man Statistiken das Lügen abgewöhnt

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Майкл Х. Херцог, Грегори Фрэнсис, Аарон Кларк

Algorithmen und Theorie
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Statistik ohne Tücken: Methoden der kritischen Datenanalyse und kausalen Schlussfolgerung

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Итан Буэно де Мескита, Энтони Фаулер

Algorithmen und Theorie
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Datenerfassung im Internet mit R 2017 Khramov

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Дмитрий Храмов

Programmiersprachen
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Leitfaden zur Vorbereitung auf Data Science-Interviews

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Ренат Алимбеков

IT-Management
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Regression: Theorie und Praxis. Mit Beispielen in R und Stan

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Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Programmiersprachen
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Mathematik für Data Science. Datenmanagement mit linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

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Томас Нилд

Algorithmen und Theorie
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Data Science: Einführungskurs

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Стивен С. Скиена

KI und ML
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Visuelle Statistik. Nutzen Sie R!

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А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов

KI und ML
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Einstieg in die Datenanalyse

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Джордж Маунт

KI und ML
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Mathematische Pakete: R

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В. А. Шишкин

Algorithmen und Theorie
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Cook D. Maschinelles Lernen mit

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Д. Кук

KI und ML
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Wie man keine Fehler macht. Die Kraft des mathematischen Denkens

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Джордан Элленберг

Algorithmen und Theorie
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Statistik spielte über Jahrhunderte eine Schlüsselrolle in der wissenschaftlichen Erkenntnis der Welt, und im Zeitalter der Big Data werden grundlegendes Verständnis dieser Disziplin und statistische Kompetenz entscheidend. David Spiegelhalter lädt Sie zu einer technisch unbelasteten, faszinierenden Einführung in Theorie und Praxis der Statistik ein.

Statistik spielte über Jahrhunderte eine Schlüsselrolle in der wissenschaftlichen Erkenntnis der Welt, und im Zeitalter der Big Data werden grundlegendes Verständnis dieser Disziplin und statistische Kompetenz entscheidend. David Spiegelhalter lädt Sie zu einer technisch unbelasteten, faszinierenden Einführung in Theorie und Praxis der Statistik ein.

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Дэвид Шпигельхалтер

Algorithmen und Theorie
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Probabilistisches Programmieren mit Python: Bayes'sche Inferenz und Algorithmen

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Кэмерон Дэвидсон-Пайлон

Algorithmen und Theorie
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Mathematik im maschinellen Lernen

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

Algorithmen und Theorie
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Nackte Statistik Das interessanteste Buch über die langweiligste Wissenschaft 2016

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Чарльз Уилан

Algorithmen und Theorie
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Big Data. Warum, was und wie?

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Алена Запорожан

KI und ML
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Biometrie in MS Excel: Ein Lehrbuch

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Е. Я. Лебедько, А. М. Хохлов, Д. И. Барановский, О. М. Гетманец

Algorithmen und Theorie
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Praktikum zur Datenanalyse mit Python und R

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О.А. Баюк, М.Р. Исаева, М.О. Самсонкин

KI und ML
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Datenanalyse am Computer

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Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров

KI und ML
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Statistiken, die jeder Programmierer braucht

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Gary Sutton

Algorithmen und Theorie
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Statistik Slam Dunk: Statistische Analyse mit R anhand echter NBA-Daten

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Gary Sutton

Algorithmen und Theorie
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