Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python Downloade das Hörbuch gratis

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Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python Downloade das Hörbuch gratis

Book Detail

Buchtitel : Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Erscheinungsdatum : 2016-03-01

Übersetzer : Peggie Kiana

Anzahl der Seiten : 429 Pages

Dateigröße : 55.44 MB

Sprache : Englisch & Deutsch & Min Dong Chinesisch

Herausgeber : Ayane & Kayla

ISBN-10 : 9824165588-XXU

E-Book-Typ : PDF, AMZ, ePub, GDOC, PDAX

Verfasser : Orges Laurent

Digitale ISBN : 871-6022643427-EDN

Pictures : Imogene Spears

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Data Science – Wikipedia ~ Data Science von englisch data „Daten“ und science „Wissenschaft“ im Deutschen auch Datenwissenschaft bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld welches wissenschaftlich fundierte Methoden Prozesse Algorithmen und Systeme zur Extraktion von Erkenntnissen Mustern und Schlüssen sowohl aus strukturierten als

Datenanalyse – Wikipedia ~ Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden data mining Oftmals und zunehmend wird mit Prozentzahlen argumentiert und einschlägiges Datenmaterial präsentiert das nicht immer den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse genügt Hier werden immer wieder auch einfache handwerkliche Fehler gemacht Eine gute und recht leicht verständliche Einführung geben Bortz

Python Programmiersprache – Wikipedia ~ Python ˈpʰaɪθn̩ ˈpʰaɪθɑn auf Deutsch auch ˈpʰyːtɔn ist eine universelle üblicherweise interpretierte höhere Programmiersprache Sie hat den Anspruch einen gut lesbaren knappen Programmierstil zu fördern So werden beispielsweise Blöcke nicht durch geschweifte Klammern sondern durch Einrückungen strukturiert Wegen ihrer klaren und übersichtlichen Syntax gilt

Eureqa – Wikipedia ~ Entwicklung Vorgeschichte Seit den 1970er Jahren engagierten sich Unternehmen in Data Science d h Extraktion von Information aus großen Datenmengen indem sie Teams von Wissenschaftlern beschäftigten die mit Programmen und Programmiersprachen wie R Python SAS Statistical Analysis System und SQL sowie mit ihrer eigenen Kenntnis von mathematischen und statistischen Zusammenhängen

Datenmodellierung – Wikipedia ~ Verfahren Die Datenmodellierung als wesentliche Teildisziplin der Softwareentwicklung verläuft über unterschiedliche Aktivitäten sind prozessual angelegt d h es gibt jeweils ZieleZwecke Tätigkeiten und Ergebnisse die aufeinander aufbauend über Zwischen zu letztlich finalen Ergebnissen führen

Hauptkomponentenanalyse – Wikipedia ~ Geschichte Die Hauptkomponentenanalyse wurde von Karl Pearson 1901 eingeführt und in den 1930er Jahren von Harold Hotelling weiterentwickelt Wie andere statistische Analysemethoden erlangte sie weite Verbreitung erst mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Computern im dritten Viertel des 20

KNIME – Wikipedia ~ KNIME der „Konstanz Information Miner“ ist eine freie Software für die interaktive ermöglicht durch das modulare PipeliningKonzept die Integration zahlreicher Verfahren des maschinellen Lernens und des graphische Benutzeroberfläche ermöglicht das einfache und schnelle Aneinandersetzen von Modulen für die Datenvorverarbeitung ETL Extraction

Clusteranalyse – Wikipedia ~ Dabei ist Folgendes zu beachten Der Algorithmus selbst liefert keine Interpretation „LKW“ der gefundenen Gruppen Hierzu ist eine separate Analyse der Gruppen notwendig Ein Mensch würde eine Fahrradrikscha als Untergruppe der Fahrräder ansehen Für einen Clusteringalgorithmus aber sind 3 Räder oft ein signifikanter Unterschied den sie mit einem DreiradRollermobil teilen

Business Intelligence – Wikipedia ~ Der Begriff Data Discovery „Datenentdeckung“ gilt als Schlagwort für weiterentwickelte BusinessIntelligenceWerkzeuge die mehr Bedienerfreundlichkeit und Flexibilität sowie höchstmögliche Autonomie der Anwender gewährleisten sollen Der Schwerpunkt liegt in der Visualisierung der Datenanalyse

Big Data – Wikipedia ~ Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data ˈbɪɡ ˈdeɪtə von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘ deutsch auch Massendaten bezeichnet Datenmengen welche beispielsweise zu groß zu komplex zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten

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