Domain riskviz.de kaufen?
Wir ziehen mit dem Projekt
riskviz.de um.
Sind Sie am Kauf der Domain
riskviz.de interessiert?
domain@kv-gmbh.de · 0541-91531010
Domain riskviz.de kaufen?
Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert. **
Hat Data Science Zukunft?
Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. **
Ähnliche Suchbegriffe für Data-Science-Fachbücher-von
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Data-Science-Fachbücher-von:
-
Data Science, Fachbücher von Matthias PlaueDas Fachbuch "Data Science" bietet eine umfassende und verständliche Einführung in die mathematischen Konzepte und Algorithmen, die die Grundlage der Datenwissenschaft bilden. Es behandelt wesentliche Aspekte der Datenorganisation, beschreibende und schliessende Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie sowie maschinelles Lernen. Die Themen werden klar und mathematisch fundiert präsentiert, um den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis zu ermöglichen. Zahlreiche Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sind im Buch enthalten. Es richtet sich sowohl an Lehrende als auch an Studierende an technischen Universitäten und bietet eine solide Einführung für alle, die neu in diesem Fachgebiet sind. Grundkenntnisse in Analysis und linearer Algebra sind erforderlich.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Scheid, Sandro: Data ScienceData Science , Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20210813, Autoren: Scheid, Sandro~Vogl, Stefanie, Seitenzahl/Blattzahl: 360, Abbildungen: s/w, Keyword: data science buch; data science einführung; data science methoden; datenanalyse big data; datenanalyse methoden; datenanalyse statistik; deskriptive statistik; induktive statistik; wahrscheinlichkeitstheorie, Fachschema: Informatik~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Database~Datenbank~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Informatik~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 239, Breite: 167, Höhe: 22, Gewicht: 674, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Sandfeld:Materials Data Science, Fachbücher von Stefan SandfeldDas Fachbuch "Sandfeld: Materials Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die Datenwissenschaft, das maschinelle Lernen und das tiefgehende Lernen, speziell im Kontext der Materialwissenschaft und des Ingenieurwesens. Es behandelt alle relevanten Themen und wird durch zahlreiche Beispiele und Anwendungen ergänzt. Die meisten Methoden und Algorithmen werden von Grund auf mit Python und NumPy implementiert, was den Leserinnen und Lesern ermöglicht, ein tiefes Verständnis für die zugrunde liegenden Konzepte zu entwickeln. Der erste Teil des Buches führt in die Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ein und erklärt wichtige Konzepte wie Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Bayes' Theorem. Der zweite Teil widmet sich dem statistischen maschinellen Lernen und behandelt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen, einschliesslich fortgeschrittener Methoden wie Kernelregression und Support Vector Machines. Der abschliessende Teil konzentriert sich auf neuronale Netze und tiefes Lernen, um ein besseres Verständnis dieser Methoden zu fördern und Missverständnisse auszuräumen.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Sollte ich Data Science studieren?
Ob du Data Science studieren solltest, hängt von deinen Interessen und Zielen ab. Wenn du ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung hast und gerne komplexe Daten analysierst, könnte ein Studium in Data Science für dich geeignet sein. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Data Science ein schnell wachsendes Feld ist und gute Karrieremöglichkeiten bietet. **
-
Was sind die Vorteile von Data Science bei der Analyse großer Datenmengen?
Data Science ermöglicht die Extraktion von wertvollen Erkenntnissen aus großen Datenmengen, die für menschliche Analytiker zu komplex wären. Durch den Einsatz von Algorithmen und Techniken können Muster, Trends und Zusammenhänge identifiziert werden, die zu fundierten Entscheidungen führen. Data Science hilft Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. **
-
Wie kann Data Science dazu beitragen, die Effizienz in Unternehmen zu steigern? Welche Rolle spielt Data Science bei der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen?
Data Science kann dazu beitragen, die Effizienz in Unternehmen zu steigern, indem es Daten analysiert, Muster und Trends identifiziert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Algorithmen und Modellen kann Data Science auch bei der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen helfen, indem es historische Daten analysiert und Prognosen erstellt. Auf diese Weise können Unternehmen besser planen, Risiken minimieren und Chancen nutzen. **
-
Sollte man Wirtschaftsinformatik oder Data Science studieren?
Die Wahl zwischen Wirtschaftsinformatik und Data Science hängt von den persönlichen Interessen und Karrierezielen ab. Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliches Wissen mit IT-Kenntnissen und ist daher für diejenigen geeignet, die eine Karriere in der Schnittstelle von Wirtschaft und IT anstreben. Data Science hingegen konzentriert sich auf die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von datengetriebenen Lösungen, was für diejenigen interessant ist, die sich für die Arbeit mit Daten und statistischen Modellen begeistern. **
Wie beeinflusst Data Science die Geschäftsstrategie und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen?
Data Science ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die wichtige Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und operative Effizienz liefern. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Geschäftsstrategien zu entwickeln, die auf Daten und Fakten basieren, anstatt auf Annahmen. In verschiedenen Branchen wie Einzelhandel, Finanzen und Gesundheitswesen hilft Data Science dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Durch die Anwendung von Data Science können Unternehmen auch ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren. **
Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Data Science?
Data Science befasst sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten durch Analyse, Interpretation und Vorhersage. Zu den grundlegenden Konzepten gehören Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung und -modellierung. Anwendungen umfassen Predictive Analytics, Machine Learning, Data Mining und Business Intelligence. **
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Data-Science-Fachbücher-von:
-
Data Science, Fachbücher von Sebastian ManethDas Buch "Data Science" ist eine Sammlung von ausgewählten Konferenzbeiträgen der 30. British International Conference on Databases (BICOD 2015), die im Juli 2015 in Edinburgh, Grossbritannien, stattfand. Diese Konferenz, die zuvor als British National Conference on Databases (BNCOD) bekannt war, widmete sich dem Thema "Data Science" und brachte Experten aus verschiedenen Bereichen zusammen, um aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der Datenbanken und datenzentrierten Berechnungen zu diskutieren. Die 19 überarbeiteten Volltexte, die in diesem Band enthalten sind, wurden aus 37 eingereichten Arbeiten sorgfältig ausgewählt und bieten einen umfassenden Einblick in die neuesten Forschungsergebnisse und Trends in der Datenwissenschaft. Neben den Fachartikeln sind auch drei eingeladene Vorträge und drei Keynotes von renommierten Referenten enthalten, die das Thema weiter vertiefen.51,36 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Data Science, Fachbücher von Doug RoseDas Buch "Data Science" von Doug Rose bietet eine umfassende Anleitung zur Bildung und Führung effektiver Data-Science-Teams innerhalb von Organisationen. Anstatt externe Fachkräfte zu rekrutieren, ermutigt der Autor dazu, vorhandene Talente im Unternehmen zu identifizieren und diese mit den notwendigen Fähigkeiten und Denkweisen auszustatten. Der Fokus liegt auf der Anwendung der wissenschaftlichen Methode, um interessante Fragen zu stellen und kleine Experimente durchzuführen, die zu umsetzbaren Erkenntnissen führen. Das Buch betont die Bedeutung von kritischem Denken und der Fähigkeit, Daten in überzeugende Geschichten zu verwandeln, um den geschäftlichen Wert zu maximieren. Die drei zentralen Konzepte des Buches sind die Rekrutierung interner Talente, die Bildung kleiner, agiler Teams und die Kunst, Daten in fesselnde Geschichten zu verwandeln, die echte Veränderungen in der Organisation bewirken können.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Data Science, Fachbücher von Matthias PlaueDas Fachbuch "Data Science" bietet eine umfassende und verständliche Einführung in die mathematischen Konzepte und Algorithmen, die die Grundlage der Datenwissenschaft bilden. Es behandelt wesentliche Aspekte der Datenorganisation, beschreibende und schliessende Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie sowie maschinelles Lernen. Die Themen werden klar und mathematisch fundiert präsentiert, um den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis zu ermöglichen. Zahlreiche Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sind im Buch enthalten. Es richtet sich sowohl an Lehrende als auch an Studierende an technischen Universitäten und bietet eine solide Einführung für alle, die neu in diesem Fachgebiet sind. Grundkenntnisse in Analysis und linearer Algebra sind erforderlich.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Scheid, Sandro: Data ScienceData Science , Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20210813, Autoren: Scheid, Sandro~Vogl, Stefanie, Seitenzahl/Blattzahl: 360, Abbildungen: s/w, Keyword: data science buch; data science einführung; data science methoden; datenanalyse big data; datenanalyse methoden; datenanalyse statistik; deskriptive statistik; induktive statistik; wahrscheinlichkeitstheorie, Fachschema: Informatik~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Database~Datenbank~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Informatik~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 239, Breite: 167, Höhe: 22, Gewicht: 674, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert. **
-
Hat Data Science Zukunft?
Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. **
-
Sollte ich Data Science studieren?
Ob du Data Science studieren solltest, hängt von deinen Interessen und Zielen ab. Wenn du ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung hast und gerne komplexe Daten analysierst, könnte ein Studium in Data Science für dich geeignet sein. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Data Science ein schnell wachsendes Feld ist und gute Karrieremöglichkeiten bietet. **
-
Was sind die Vorteile von Data Science bei der Analyse großer Datenmengen?
Data Science ermöglicht die Extraktion von wertvollen Erkenntnissen aus großen Datenmengen, die für menschliche Analytiker zu komplex wären. Durch den Einsatz von Algorithmen und Techniken können Muster, Trends und Zusammenhänge identifiziert werden, die zu fundierten Entscheidungen führen. Data Science hilft Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. **
Ähnliche Suchbegriffe für Data-Science-Fachbücher-von
-
Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Sandfeld:Materials Data Science, Fachbücher von Stefan SandfeldDas Fachbuch "Sandfeld: Materials Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die Datenwissenschaft, das maschinelle Lernen und das tiefgehende Lernen, speziell im Kontext der Materialwissenschaft und des Ingenieurwesens. Es behandelt alle relevanten Themen und wird durch zahlreiche Beispiele und Anwendungen ergänzt. Die meisten Methoden und Algorithmen werden von Grund auf mit Python und NumPy implementiert, was den Leserinnen und Lesern ermöglicht, ein tiefes Verständnis für die zugrunde liegenden Konzepte zu entwickeln. Der erste Teil des Buches führt in die Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ein und erklärt wichtige Konzepte wie Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Bayes' Theorem. Der zweite Teil widmet sich dem statistischen maschinellen Lernen und behandelt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen, einschliesslich fortgeschrittener Methoden wie Kernelregression und Support Vector Machines. Der abschliessende Teil konzentriert sich auf neuronale Netze und tiefes Lernen, um ein besseres Verständnis dieser Methoden zu fördern und Missverständnisse auszuräumen.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Cultural Data Science, Fachbücher von Harald KlinkeDas Buch "Cultural Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse, Bildverarbeitung und künstlichen Intelligenz, speziell im Kontext der visuellen Geisteswissenschaften. Es richtet sich an Leser ohne technische Vorkenntnisse und besteht aus achtzehn Kapiteln, die zentrale Konzepte der Datenwissenschaft anhand von Beispielen aus der Kunstgeschichte, visueller Informatik und Cloud-Technologien erläutern. Für fortgeschrittene Leser wird untersucht, wie digitale Methoden unser Verständnis der kulturellen Vergangenheit erweitern können. Das Buch legt einen besonderen Fokus auf die bildbasierten Geisteswissenschaften und zeigt praktische Anwendungen mit Open-Source-Software wie R, RStudio und ImageMagick sowie offenen Datensätzen von Institutionen wie dem MoMA, dem Met und dem Rijksmuseum. Es ist ideal für Studierende, Forschende und Fachleute in den Bereichen Kunstgeschichte, digitale Geisteswissenschaften und Museumsstudien und überbrückt die Kluft zwischen Technologie und Geisteswissenschaften, indem es komplexe digitale Methoden einem breiten Publikum zugänglich macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Python Data Science, Fachbücher von Chaolemen BorjiginDas Buch "Python Data Science" von Chaolemen Borjigin bietet eine umfassende Einführung in die Python-Programmierung, speziell ausgerichtet auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftler*innen und Analyst*innen im Bereich Big Data. Anstatt Python als eine Sprache wie Java oder C zu präsentieren, konzentriert sich das Lehrbuch auf die wesentlichen Programmierfähigkeiten, die für die Datenanalyse erforderlich sind. Es verfolgt einen innovativen, codezentrierten Ansatz und nutzt Markdown sowie eine vollfarbige Druckweise, um die Prinzipien der Datenwissenschaft hervorzuheben. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie kreatives Design, Neugier auf den Datenlebenszyklus und kritisches Denken in Bezug auf Dateninsights fördern. Das Buch enthält auch Q&A-basierte Wissenslandkarten, Tipps, Anmerkungen sowie Warnungen, um häufige Herausforderungen und Fehler in der Python-Programmierung zu erläutern. Zudem wird eine offene Community bereitgestellt, die den Zugang zu weiteren Lehrmaterialien ermöglicht.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Wie kann Data Science dazu beitragen, die Effizienz in Unternehmen zu steigern? Welche Rolle spielt Data Science bei der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen?
Data Science kann dazu beitragen, die Effizienz in Unternehmen zu steigern, indem es Daten analysiert, Muster und Trends identifiziert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Algorithmen und Modellen kann Data Science auch bei der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen helfen, indem es historische Daten analysiert und Prognosen erstellt. Auf diese Weise können Unternehmen besser planen, Risiken minimieren und Chancen nutzen. **
-
Sollte man Wirtschaftsinformatik oder Data Science studieren?
Die Wahl zwischen Wirtschaftsinformatik und Data Science hängt von den persönlichen Interessen und Karrierezielen ab. Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliches Wissen mit IT-Kenntnissen und ist daher für diejenigen geeignet, die eine Karriere in der Schnittstelle von Wirtschaft und IT anstreben. Data Science hingegen konzentriert sich auf die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von datengetriebenen Lösungen, was für diejenigen interessant ist, die sich für die Arbeit mit Daten und statistischen Modellen begeistern. **
-
Wie beeinflusst Data Science die Geschäftsstrategie und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen?
Data Science ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die wichtige Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und operative Effizienz liefern. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Geschäftsstrategien zu entwickeln, die auf Daten und Fakten basieren, anstatt auf Annahmen. In verschiedenen Branchen wie Einzelhandel, Finanzen und Gesundheitswesen hilft Data Science dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Durch die Anwendung von Data Science können Unternehmen auch ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren. **
-
Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Data Science?
Data Science befasst sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten durch Analyse, Interpretation und Vorhersage. Zu den grundlegenden Konzepten gehören Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung und -modellierung. Anwendungen umfassen Predictive Analytics, Machine Learning, Data Mining und Business Intelligence. **
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.