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McKinney, Wes

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Data Science – Analytics and Applications

Proceedings of the 4th International Data Science Conference – iDSC2021

Data Science

Best Practices mit Python

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Deskriptives Data-Mining

Monetarisierung von technischen Daten

Innovationen aus Industrie und Forschung

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Big Data Analytics

Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale

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Data Science mit AWS

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

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Data-Science-Crashkurs

Eine interaktive und praktische Einführung

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PyTorch kompakt

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

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Design Patterns für Machine Learning

Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps

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Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen

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SQL

Der Grundkurs für Ausbildung und Praxis. Mit Beispielen in MySQL/MariaDB, PostgreSQL und T-SQL

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MLOps – Kernkonzepte im Überblick

Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

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Künstliche Intelligenz – Wie sie funktioniert und wann sie scheitert

Eine unterhaltsame Reise in die seltsame Welt der Algorithmen, neuronalen Netze und versteckten Giraffen

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Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

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Praktische Statistik für Data Scientists

50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

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Einführung in SQL

Daten erzeugen, bearbeiten und abfragen

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Data Governance

Der Leitfaden für die Praxis

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Machine Learning – Die Referenz

Mit strukturierten Daten in Python arbeiten