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Data Science = Grundlagen, Statistik...
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Plaue, Matthias.
Data Science = Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen /
Record Type:
Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:
Data Science/ von Matthias Plaue.
Reminder of title:
Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen /
Author:
Plaue, Matthias.
Description:
XXIII, 314 S. 68 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
Subject:
Statistics, general. -
Online resource:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-63489-9
ISBN:
9783662634899
Data Science = Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen /
Plaue, Matthias.
Data Science
Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen /[electronic resource] :von Matthias Plaue. - 1st ed. 2021. - XXIII, 314 S. 68 Abb.online resource.
Einführung -- Elemente der Datenorganisation -- Deskriptive Statistik -- Wahrscheinlichkeitstheorie -- Inferenzstatistik -- Multivariate Statistik -- Überwachtes maschinelles Lernen -- Unüberwachtes maschinelles Lernen -- Maschinelles Lernen in der Anwendung -- Ergänzende Literatur -- Sachverzeichnis.
Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab. Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick. Der Inhalt Elemente der Datenorganisation - Deskriptive Statistik - Wahrscheinlichkeitstheorie - Inferenzstatistik - Multivariate Statistik - Überwachtes maschinelles Lernen - Unüberwachtes maschinelles Lernen - Maschinelles Lernen in der Anwendung Der Autor Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt.
ISBN: 9783662634899
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Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab. Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick. Der Inhalt Elemente der Datenorganisation - Deskriptive Statistik - Wahrscheinlichkeitstheorie - Inferenzstatistik - Multivariate Statistik - Überwachtes maschinelles Lernen - Unüberwachtes maschinelles Lernen - Maschinelles Lernen in der Anwendung Der Autor Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt.
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