Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Mit SAP HANA und SAP HANA Cloud ist viel mehr möglich, als Sie denken! In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie APL und PAL einsetzen können, um komplexe Auswertungen vorzunehmen und Vorhersagen zu treffen. Praktische Beispiele zu Klassifizierung, Regression u.v.m. zeigen Ihnen die vielfältigen Möglichkeiten auf und lassen sich direkt auf Ihre Anwendungsfälle übertragen.
Aus dem Inhalt:
Was ist Data Science?
SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud
Python, R und SQL
Univariate und Multivariate Analyse
Automated Predictive Library
Predictive Analytics Library
Geodaten-, Graph- und Textanalyse
Trainieren und Anwenden von Data-Science-Modellen
Integration in Geschäftsprozesse und Geschäftsanwendungen
Aktualisiert: 2023-05-16
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.
Aktualisiert: 2023-05-13
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.
Aktualisiert: 2023-05-12
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Mit SAP HANA und SAP HANA Cloud ist viel mehr möglich, als Sie denken! In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie APL und PAL einsetzen können, um komplexe Auswertungen vorzunehmen und Vorhersagen zu treffen. Praktische Beispiele zu Klassifizierung, Regression u.v.m. zeigen Ihnen die vielfältigen Möglichkeiten auf und lassen sich direkt auf Ihre Anwendungsfälle übertragen.
Aus dem Inhalt:
Was ist Data Science?
SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud
Python, R und SQL
Univariate und Multivariate Analyse
Automated Predictive Library
Predictive Analytics Library
Geodaten-, Graph- und Textanalyse
Trainieren und Anwenden von Data-Science-Modellen
Integration in Geschäftsprozesse und Geschäftsanwendungen
Aktualisiert: 2023-03-14
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- Grundlagen und Beispiele- Daten visualisieren und analysieren- Lernergebnisse bewerten und übertragen- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?
Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.
Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.
Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.
Aktualisiert: 2022-08-01
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- Grundlagen und Beispiele- Daten visualisieren und analysieren- Lernergebnisse bewerten und übertragen- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?
Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.
Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.
Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.
Aktualisiert: 2022-08-01
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- Grundlagen und Beispiele
- Daten visualisieren und analysieren
- Lernergebnisse bewerten und übertragen
- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?
Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden.
Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.
Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.
Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.
Aktualisiert: 2022-10-11
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich. Erhältlich über utb.de.
Aktualisiert: 2023-05-02
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Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung „Statistisches Programmieren“ entwickelt. Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung „Statistisches Programmieren“ entwickelt. Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Angesichts der Komplexität der Produkte der modernen Informatik wird eine saubere, theoretische Fundierung immer wichtiger. Das Buch wendet sich an Studierende im ersten Studienabschnitt und an Praktiker und gibt eine Einführung in die theoretischen und zumeist mathematischen Grundlagen der Informatik. Lesern ohne mathematische Vorbildung wird eine Vorstellung von der Denk- und Arbeitsweise der theoretischen Informatik vermittelt.
Angesichts der Stoffülle und Komplexität dieses Gebietes werden detaillierte oder auch nur ausführlichere Kenntnisse in theoretischer Informatik wohl dem Spezialisten vorbehalten bleiben. Das Buch ist deshalb betont breit gehalten und zielt auf einen Überblick unterschiedlichster Techniken und Ansätze ab. Der Autor behandelt nach einer Einführung in mathematische Grundbegriffe die klassischen Themen wie formale Sprachen oder Berechenbarkeit, wendet sich aber auch der Semantik von Programmiersprachen und der Codierungstheorie zu und beantwortet die Frage, wie Information gemessen werden kann.
Aktualisiert: 2022-07-11
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Die mathematischen Zusammenhänge von Daten in Stochastik und Operation Research werden dargestellt. Damit können Prognosen, Hypothesen, Tests und Optimierungen durch Einsatz von R durchgeführt werden.
Aktualisiert: 2021-12-01
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