Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Einführung in Optimierungsmodelle
Schlüsselwort: Data Scientist
Big Data
Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-03
> findR *
Big Data
Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-03
> findR *
Big Data
Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-03
> findR *
Anforderungen an das Controlling
Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Anforderungen an das Controlling
Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Anforderungen an das Controlling
Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Die Digitalisierung der Controlling-Funktion
Der digitale Wandel hat die Unternehmen fest im Griff. Auf die Controlling-Funktion wirkt sich die Digitalisierung mehrdimensional aus und verändert Controlling-Prozesse, Controlling-Methoden sowie das Rollenbild des Controllers. Dieses Herausgeberwerk zeigt auf, wie die Chancen der Digitalisierung für die Controlling-Funktion wertschöpfend genutzt werden können. Die Autoren beschreiben einzelne Dimensionen der Digitalisierung im Controlling und vermitteln notwendige Grundlagen und Konzepte. Fallbeispiele aus der Controlling-Praxis ergänzen die theoretischen Grundlagen und zeigen branchenübergreifende Lösungsansätze auf.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Das Zeitalter der Daten
In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Das Zeitalter der Daten
In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Das Zeitalter der Daten
In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Data Science mit Python
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas
Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings
Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
Leserstimme zum Buch:
»Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Big Data
Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-06-27
> findR *
Big Data
Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-06-27
> findR *
Bücher zum Thema Data Scientist
Sie suchen ein Buch über Data Scientist? Bei Buch findr finden Sie eine große Auswahl Bücher zum Thema Data Scientist. Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr hat zahlreiche Bücher zum Thema Data Scientist im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das passende Buch für Ihr Lesevergnügen. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus unserer großen Auswahl das Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zum Thema Data Scientist einfach online und lassen Sie es sich bequem nach Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch.
Data Scientist - Große Auswahl Bücher bei Buch findr
Bei uns finden Sie Bücher beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher zum Thema Data Scientist, die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche Fakten vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl Bücher verschiedenster Genres, Verlage, Autoren bei Buchfindr:
- Data Scientisten
- data security
- data security engineer
- data security officer
- data security official
- Data Services Act
Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien zu finden. Unter Data Scientist und weitere Themen und Kategorien finden Sie schnell und einfach eine Auflistung thematisch passender Bücher. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem Lesevergnügen steht nichts im Wege. Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die bestellten Bücher schnell und bequem zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen, Buchempfehlungen und Rezensionen zu studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen das Team von Buchfindr.