Applied Predictive Analytics

Principles and Techniques for the Professional Data Analyst

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Author: Dean Abbott

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1118727932

Category: Computers

Page: 456

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Learn the art and science of predictive analytics —techniques that get results Predictive analytics is what translates big data intomeaningful, usable business information. Written by a leadingexpert in the field, this guide examines the science of theunderlying algorithms as well as the principles and best practicesthat govern the art of predictive analytics. It clearly explainsthe theory behind predictive analytics, teaches the methods,principles, and techniques for conducting predictive analyticsprojects, and offers tips and tricks that are essential forsuccessful predictive modeling. Hands-on examples and case studiesare included. The ability to successfully apply predictive analytics enablesbusinesses to effectively interpret big data; essential forcompetition today This guide teaches not only the principles of predictiveanalytics, but also how to apply them to achieve real, pragmaticsolutions Explains methods, principles, and techniques for conductingpredictive analytics projects from start to finish Illustrates each technique with hands-on examples and includesas series of in-depth case studies that apply predictive analyticsto common business scenarios A companion website provides all the data sets used to generatethe examples as well as a free trial version of software Applied Predictive Analytics arms data and businessanalysts and business managers with the tools they need tointerpret and capitalize on big data.

Social Media Marketing und Data Analytics

Aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen

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Author: Christopher Zerres,Dirk Drechsler

Publisher: Rainer Hampp Verlag

ISBN: 3957103282

Category: Business & Economics

Page: 344

View: 1199

Die Themenbereiche Social Media Marketing und Data Analytics haben in den letzten Jahren auf Grund ihrer gesellschaftlichen, aber auch wirtschaftlichen Bedeutung starke Beachtung in Wissenschaft und Praxis erhalten. Beide Themenfelder sind durch eine hohe Dynamik gekennzeichnet, die sich u. a. in zahlreichen Weiterentwicklungen und damit neuen Möglichkeiten niederschlägt. Bei einer Betrachtung aktueller Entwicklungen in der Praxis und auch in der Wissenschaft zeigt sich, dass es sinnvoll ist, die beiden Themenfelder Social Media Marketing und Data Analytics nicht getrennt voneinander zu betrachten. Dabei wird deutlich, dass ein effektives Social Media Marketing, etwa also der Kundenservice oder das Controlling, nur mit entsprechenden Daten möglich ist. Andererseits durchdringt das moderne Datenmanagement wichtige weitere Bereiche der Privatwirtschaft und des öffentlichen Lebens. Die Herausgeber möchten in dem vorliegenden Buch einen aktuellen Überblick wichtiger Entwicklungen des Social Media Marketing und Data Analytics geben. Dr. Christopher Zerres ist Professor für Marketing an der Hochschule Offenburg. Seine Schwerpunkte in Lehre und Forschung liegen auf Social Media- und Online-Marketing sowie Marketing-Controlling. Zuvor war er bei einer Unternehmensberatung sowie einem internatio-nalen Automobilzulieferer tätig. Christopher Zerres ist Autor zahlreicher Publikationen zu den Bereichen Management und Marketing. / Dr. Dirk Drechsler ist Professor für betriebswirtschaftliches Sicherheitsmanagement an der Hochschule Offenburg. Seine Schwerpunkte im Bereich der Forschung und Lehre liegen auf Risikomanagement, Business Continuity Management und Business Analytics. Er studierte und promovierte an Universitäten in Deutschland, Japan und Schweiz. Danach war Herr Dr. Drechsler als externer und interner Prüfer, Risikomanager und in der Betrugsprävention in mehr als 30 Ländern u.a. leitend tätig.

Industry 4.0: Managing The Digital Transformation

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Author: Alp Ustundag,Emre Cevikcan

Publisher: Springer

ISBN: 3319578707

Category: Technology & Engineering

Page: 286

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This book provides a comprehensive guide to Industry 4.0 applications, not only introducing implementation aspects but also proposing a conceptual framework with respect to the design principles. In addition, it discusses the effects of Industry 4.0, which are reflected in new business models and workforce transformation. The book then examines the key technological advances that form the pillars of Industry 4.0 and explores their potential technical and economic benefits using examples of real-world applications. The changing dynamics of global production, such as more complex and automated processes, high-level competitiveness and emerging technologies, have paved the way for a new generation of goods, products and services. Moreover, manufacturers are increasingly realizing the value of the data that their processes and products generate. Such trends are transforming manufacturing industry to the next generation, namely Industry 4.0, which is based on the integration of information and communication technologies and industrial technology.The book provides a conceptual framework and roadmap for decision-makers for this transformation

Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller

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Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

Predictive Analytics

The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

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Author: Eric Siegel

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 1119153654

Category: Business & Economics

Page: 368

View: 1996

"Mesmerizing & fascinating..." —The Seattle Post-Intelligencer "The Freakonomics of big data." —Stein Kretsinger, founding executive of Advertising.com Award-winning | Used by over 30 universities | Translated into 9 languages An introduction for everyone. In this rich, fascinating — surprisingly accessible — introduction, leading expert Eric Siegel reveals how predictive analytics (aka machine learning) works, and how it affects everyone every day. Rather than a “how to” for hands-on techies, the book serves lay readers and experts alike by covering new case studies and the latest state-of-the-art techniques. Prediction is booming. It reinvents industries and runs the world. Companies, governments, law enforcement, hospitals, and universities are seizing upon the power. These institutions predict whether you're going to click, buy, lie, or die. Why? For good reason: predicting human behavior combats risk, boosts sales, fortifies healthcare, streamlines manufacturing, conquers spam, optimizes social networks, toughens crime fighting, and wins elections. How? Prediction is powered by the world's most potent, flourishing unnatural resource: data. Accumulated in large part as the by-product of routine tasks, data is the unsalted, flavorless residue deposited en masse as organizations churn away. Surprise! This heap of refuse is a gold mine. Big data embodies an extraordinary wealth of experience from which to learn. Predictive analytics (aka machine learning) unleashes the power of data. With this technology, the computer literally learns from data how to predict the future behavior of individuals. Perfect prediction is not possible, but putting odds on the future drives millions of decisions more effectively, determining whom to call, mail, investigate, incarcerate, set up on a date, or medicate. In this lucid, captivating introduction — now in its Revised and Updated edition — former Columbia University professor and Predictive Analytics World founder Eric Siegel reveals the power and perils of prediction: What type of mortgage risk Chase Bank predicted before the recession. Predicting which people will drop out of school, cancel a subscription, or get divorced before they even know it themselves. Why early retirement predicts a shorter life expectancy and vegetarians miss fewer flights. Five reasons why organizations predict death — including one health insurance company. How U.S. Bank and Obama for America calculated the way to most strongly persuade each individual. Why the NSA wants all your data: machine learning supercomputers to fight terrorism. How IBM's Watson computer used predictive modeling to answer questions and beat the human champs on TV's Jeopardy! How companies ascertain untold, private truths — how Target figures out you're pregnant and Hewlett-Packard deduces you're about to quit your job. How judges and parole boards rely on crime-predicting computers to decide how long convicts remain in prison. 182 examples from Airbnb, the BBC, Citibank, ConEd, Facebook, Ford, Google, the IRS, LinkedIn, Match.com, MTV, Netflix, PayPal, Pfizer, Spotify, Uber, UPS, Wikipedia, and more. How does predictive analytics work? This jam-packed book satisfies by demystifying the intriguing science under the hood. For future hands-on practitioners pursuing a career in the field, it sets a strong foundation, delivers the prerequisite knowledge, and whets your appetite for more. A truly omnipresent science, predictive analytics constantly affects our daily lives. Whether you are a consumer of it — or consumed by it — get a handle on the power of Predictive Analytics.

Statistik-Workshop für Programmierer

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Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 7631

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data Science für Dummies

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Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

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Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird

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Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

View: 2478

Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

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Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Algorithmen für Dummies

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Author: John Paul Mueller,Luca Massaron

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809775

Category: Computers

Page: 320

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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

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Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Programmieren lernen mit Python

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Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868999477

Category: Computers

Page: 312

View: 6865

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Data Science für Unternehmen

Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden

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Author: Foster Provost,Tom Fawcett

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958455484

Category: Computers

Page: 432

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Statistik mit Excel für Dummies

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Author: Joseph Schmuller

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527811702

Category: Computers

Page: 535

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Statistiken und Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten begegnen uns heute überall: Die Umsatzentwicklung in Unternehmen, Hochrechnungen für Wahlergebnisse, PISA-Ergebnisse fünfzehnjähriger Schüler sind nur drei von zahlreichen Beispielen. Joseph Schmuller zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie die Zahlen in den Griff bekommen und Daten, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten richtig lesen und interpretieren. Dafür brauchen Sie keinen Statistikkurs zu belegen und kein Mathegenie zu sein. Für alles gibt es in Excel die passende Funktion und das passende Werkzeug. So können Sie Theorie und Praxis sofort miteinander verbinden.

Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

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Author: Joel Grus

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960100256

Category: Computers

Page: 352

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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Einführung in die Mechanik und Symmetrie

Eine grundlegende Darstellung klassischer mechanischer Systeme

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Author: Jerrold E. Marsden,Tudor S. Ratiu

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642568599

Category: Mathematics

Page: 598

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Symmetrie spielt in der Mechanik eine große Rolle. Dieses Buch beschreibt die Entwicklung zugrunde liegender Theorien. Besonderes Gewicht wird der Symmetrie beigemessen. Ursache hierfür sind Entwicklungen im Bereich dynamischer Systeme, der Einsatz geometrischer Verfahren und neue Anwendungen. Dieses Lehrbuch stellt Grundlagen bereit und beschreibt zahlreiche spezifische Anwendungen. Interessant für Physiker und Ingenieure. Ausgewählte Beispiele, Anwendungen, aktuelle Verfahren/Techniken veranschaulichen die Theorie.