Mathe-Basics für Data Scientists (eBook)
335 Seiten
O'Reilly Verlag
978-3-96010-764-4 (ISBN)
Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen klaren, leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen.
Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in Neuronalen Netzen eingesetzt werden.
Praktische Codebeispiele in Python und der Einsatz von Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn helfen Ihnen nachzuvollziehen, wie die mathematischen Konzepte auf Ihre Arbeit anwendbar sind. Sie bekommen ein Grundverständnis dafür, wie die Algorithmen unter der Haube funktionieren, und können sie mit Anwendungen wie dem maschinellen Lernen verknüpfen.
In einem Exkurs beschreibt Thomas Nield außerdem, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse weiter optimieren können, um auf dem Data-Science-Arbeistmarkt zu überzeugen.
Thomas Nield ist der Gründer der Nield Consulting Group sowie Dozent bei O'Reilly Media und an der University of Southern California. Er hat Freude daran, technische Inhalte für diejenigen verständlich und gut nutzbar zu machen, die mit ihnen nicht vertraut sind oder sich von ihnen abgeschreckt fühlen. Thomas Nield unterrichtet regelmäßig Kurse zu Datenanalyse, Machine Learning, mathematischer Optimierung, KI-Systemsicherheit und praktischer künstlicher Intelligenz. Er ist Autor von zwei Büchern, Getting Started with SQL (O'Reilly) und Learning RxJava (Packt). Außerdem ist er der Gründer und Erfinder von Yawman Flight, einem Unternehmen, das Handsteuerungen für Flugsimulatoren und unbemannte Luftfahrzeuge entwickelt.
| Erscheint lt. Verlag | 10.11.2023 |
|---|---|
| Übersetzer | Frank Langenau |
| Zusatzinfo | Illustrationen |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| ISBN-10 | 3-96010-764-1 / 3960107641 |
| ISBN-13 | 978-3-96010-764-4 / 9783960107644 |
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