Ein paar Englischkenntnisse vorausgesetzt haben Pythonistas mit dem Buch namens Python Data Science Handbook von Jake VanderPlas eine hervorragende Wissensquelle kostenlos zur Verfügung. Sehen wir uns an, was sich darin befindet und an wen sich das Buch wendet.
„Tolles Python-Buch zur Datenanalyse kostenlos lesen: Python Data Science Handbook“ weiterlesenSchlagwort: Buch
Buch: Software selbstbewusst entwickeln
Du bist Softwareentwicklerin oder Softwareentwickler. Du kannst coden. Nun bist du bereit für den nächsten Schritt: den geschriebenen Code selbstbewusst, reproduzierbar und qualitativ hochwertig zu einer Anwendung zu gießen. Dieses Buch hilft dir, diesen Weg zu gehen.
„Buch: Software selbstbewusst entwickeln“ weiterlesenBuchempfehlungen: Raspberry Pi für Anfänger auf deutsch
Der Mini-Computer Raspberry Pi eignet sich hervorragend, um mit dem Machine Learning zu beginnen. Er ist klein, benötigt wenig Strom, kostet nicht viel und bringt dennoch alles mit, um als Anfänger die ersten Schritte des maschinellen Lernens zu gehen. Zu Beginn jedoch hilft es, den Einstiegscomputer mithilfe eines Buchs zu erkunden, denn auf diese Weise kommt man schneller zu Erfolgen. Hier also eine kleine Liste, mit Büchern, die sich dem Einstieg mit dem Raspberry Pi widmen. „Buchempfehlungen: Raspberry Pi für Anfänger auf deutsch“ weiterlesen
Buchempfehlungen: R lernen auf Deutsch
Hier nun eine Liste mit Büchern, mit denen man die insbesondere die für statistische Berechnungen geeignete Sprache R lernen kann. Das Besondere dieser Liste ist, dass die Bücher allesamt deutschsprachig sind.
R für Einsteiger: Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material
Dieses Buch ist eine gute Einführung in R, richtet sich aber in erster Linie an Psychologinnen sowie Psychologen und hat daher deren spezifische Ansprüche im Fokus. Daher ist das Buch etwas speziell, aber zum Erlernen der Sprache ist es dennoch empfehlenswert.
von Maike Luhmann (Autorin) | Verlagsgruppe Beltz | Preis: 34,95 EUR
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Einführung in R: Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R
Der Begriff „Kochbuch“ ist hier tatsächlich Programm. Nicht in dem Sinne, dass etwas auf dem Herd zubereitet wird, sondern dass es um die Anwendung und die Praktik anhand von Anleitungen geht. Günter Faes fängt ganz am Anfang an, so dass man auch ohne Vorkenntnisse loslegen kann.
von Günter Faes (Autor) | Books On Demand | Preis: 25,50 EUR
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Stochastik in den Ingenieurwissenschaften: Eine Einführung mit R (Statistik und ihre Anwendungen)
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik spielt in den Ingenieur- und Naturwissenschaften eine große Rolle und diese Rolle beleuchtet Christine Müller in ihrem Einführungswerk näher. Auch wenn die Einführung in R kurz gehalten ist, helfen die Übungsaufgaben, das Gelesene einzuüben.
von Christine Müller (Autorin) | Springer | Preis: 32,99 EUR
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Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R
Die Einführung in die statistische Arbeit mit R von Joachim Zuckarelli bietet einen umfassenden Überblick, bei dem die praktische Anwendung einen angemessenen Raum einnimmt. Neben den verschiedenen Analyse-Ansätzen geht der Autor auch auf die Präsentation der Ergebnisse ein.
von Joachim Zuckarelli (Autor) | O’Reilly | 32,90 EUR
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Einführung in die Statistik mit R
Bei diesem Buch stehen die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an zentraler Stelle. Die beiden Autoren stellen statistische Methoden vor und zeigen deren Anwendung mithilfe von R. Dabei gehen sie über die Grundlagen hinaus und zeigen auch Ansätze zur Optimierung.
von Andreas Behr (Autor), Ulrich Pötter (Autor) | Franz Vahlen | 24,80 EUR
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R in 10 Schritten: Einführung in die statistische Programmierumgebung
Einmal mehr steht die Anwendung der Statistik in der Psychologie im Vordergrund. Autor Rainer Alexandrowicz erklärt die Bedienung und die Programmierung von R. Bereits vorliegende Kenntnisse in der Statistik sind hier von Vorteil, wobei Abschnitte, in denen insbesondere auf die Hintergründe eingegangen wird, gekennzeichnet sind.
von Rainer Alexandrowicz (Autor) | UTB | 27,99 EUR
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Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R
Biowissenschaften und die Medizin hatten die beiden Autoren im Sinn, als sie dieses umfassende Werk zu R erstellt haben. Es bietet Studenten und Dozenten aber auch Praktikern anderer Richtungen notwendige Methoden zur gezielten und umsichtigen Datengewinnung. Es handelt sich hier um ein Standardwerk, das bereits in der 16. Auflage erschienen ist.
von Jürgen Hedderich (Autor), Lothar Sachs (Autor) | Springer | 59,99 EUR
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Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS und R: Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch
Wer neben R auch einmal in andere Sprachen wie beispielsweise in SAS hineinschauen möchte, ist hier richtig. Die Autorin hat die verschiedenen statistischen Verfahren im Blick, zeigt dann auch deren Anwendung mit den beiden genannten Programmiersprachen. Grundkenntnisse der Statistik sind bei der Lektüre wünschenswert.
von Christine Duller (Autorin) | Springer | 34,99 EUR
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Angewandte Statistik mit R: Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler
Autor Reiner Hellbrück betrachtet R hierbei als Werkzeug für die Betriebswirtschaft. Insbesondere die Datenpflege und Aufbereitung spielt eine große Rolle, wobei der Autor hier zeigt, wie man in der Tabellenkalkulation die vorhandenen Daten sinnvoll bearbeitet, um mithilfe von R den maximalen Erkenntnisgewinn zu erzielen.
von Reiner Hellbrück (Autor) | Springer | 34,99 EUR
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Statistikübungen für Bachelor- und Masterstudenten: Ein Arbeitsbuch mit einer Einführung in R
Für Interessierte in Statistik und ihre Anwendung steht dieses kompakte Übungsbuch bereit. Es bietet eine Reihe von Übungsaufgaben samt Lösungen und neben einer Formelsammlung auch Programmierbeispiele in R.
von Fred Böker (Autor), Stefan Sperlich (Mitwirkende), Walter Zucchini (Mitwirkende) | Springer | 32,99 EUR
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Induktive Statistik: Eine Einführung mit R und SPSS
Die Statistik-Software SPSS und die Programmiersprache R sollen die Leserinnen und Leser hierbei lernen. Dabei dienen praxisnahe Beispiele, um die Konzepte der Datenverwaltung zu vermitteln. Abgerundet wird das Buch mit zahlreichen Übungsaufgaben und deren Lösungen.
von Helge Toutenburg (Autor) | Springer | 34,99 EUR
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Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R
Für Studierende und Dozierende der Ingenieurs- und Naturwissenschaften bieten die beiden Autoren einen guten Zugang in die Mathematik und zeigen anhand von vielen Beispielen die Anwendung der gewonnenen Erkenntnisse.
von Wilhelm Merz (Autor), Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 34,99 EUR
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Endlich gelöst! Aufgaben zur Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R
Dieses Buch gehört direkt zum Werk darüber, denn es bietet für die beeindruckende Zahl von 430 Aufgaben Musterlösungen, bei manchen Aufgaben gibt es sogar mehrere aufgezeigte Lösungswege.
von Wilhelm Merz (Autor), Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 29,99 EUR
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Mathematische Methoden in den Biowissenschaften: Eine Einführung mit R
Auch wenn hier insbesondere die Biowissenschaften im Vordergrund stehen, bietet das Buch auf 472 Seiten eine Vielzahl unterschiedlicher Themen, die auch für andere Disziplinen interessant sind. Auch hier bieten vielfältige Übungsmaterialien einen intensiveren Zugang zu den vorgestellten Ansätzen der Datenauswertung.
von Werner Timischl (Autor) | Springer | 44,99 EUR
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IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an
Der US-amerikanische Tech-Konzern IBM bietet das Buch „Machine Learning for Dummies“ kostenlos als PDF zum Download an. Auf 75 Seiten bekommen interessierte Einsteigerinnen und Einsteiger eine schöne Einführung in das maschinelle Lernen auf Englisch. „IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an“ weiterlesen
Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2
(Hier geht es zum ersten Teil der Buchempfehlung, falls du den noch nicht gelesen haben solltest.)
Es gibt keine Garantie für eine steile Karriere, aber Scott Galloway als Professor für Markenstrategie und digitales Marketing an der New York University Stern School of Business hat aus seiner Erfahrung zahlreiche Hinweise für uns, die Leserinnen und Leser seines Buchs the four*, wie man in einer zunehmend digitaleren Wissensgesellschaft agieren sollte. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2“ weiterlesen
Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1
Blicken wir mit diesem Beitrag einmal über den Tellerrand des Machine Learning: Hier geht es um Professor Scott Galloways Buch the four*. Mit the four* bezeichnet Galloway die vier Tech-Giganten Amazon, Apple, Facebook und Google. In seinen Augen sind das die vier Unternehmen, die im Moment den Alltag von Milliarden Menschen am nachhaltigsten und intensivsten bestimmen. In seinem Buch erläutert er, wie es dazu kam, dass die Vier den Tech-Olymp erklimmen konnten, warum sie sich dort halten können, welche Gefahren auf sie lauern, ob sich zu den Vier ein fünftes Unternehmen gesellen könnte und welche Konsequenzen aus der Macht der Vier für uns Leserinnen und Leser erwachsen. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1“ weiterlesen
Buchempfehlungen: Machine Learning lernen auf Deutsch
In der folgenden Liste sind Bücher versammelt, die beim Lernen von Machine Learning hilfreich sind. Das Besondere an dieser Liste ist, dass die Bücher deutschsprachig sind.
Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python
Deep Learning auf Basis von neuronalen Netzen gehört zu den häufigsten Vorgehensweisen beim Einsatz von Machine Learning. Bilderkennung, Spracherkennung, Schrifterkennung und viele andere elementare Anwendungen verwenden neuronale Netze, so dass es naheliegt, sich intensiv damit auseinanderzusetzen.
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