Practical Statistics for Data Scientists

Practical Statistics for Data Scientists Author Peter Bruce
ISBN-10 9781491952917
Release 2017-05-10
Pages 320
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Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you’ll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that “learn” from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data



Programmieren lernen mit Python

Programmieren lernen mit Python Author Allen B. Downey
ISBN-10 9783955618070
Release 2014-08-27
Pages 320
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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. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. 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.



Lineare Algebra

Lineare Algebra Author Gilbert Strang
ISBN-10 3540439498
Release 2003-03-12
Pages 656
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Diese Einführung in die lineare Algebra bietet einen sehr anschaulichen Zugang zum Thema. Die englische Originalausgabe wurde rasch zum Standardwerk in den Anfängerkursen des Massachusetts Institute of Technology sowie in vielen anderen nordamerikanischen Universitäten. Auch hierzulande ist dieses Buch als Grundstudiumsvorlesung für alle Studenten hervorragend lesbar. Darüber hinaus gibt es neue Impulse in der Mathematikausbildung und folgt dem Trend hin zu Anwendungen und Interdisziplinarität. Inhaltlich umfasst das Werk die Grundkenntnisse und die wichtigsten Anwendungen der linearen Algebra und eignet sich hervorragend für Studierende der Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik, die einen modernen Zugang zum Einsatz der linearen Algebra suchen. Ganz klar liegt hierbei der Schwerpunkt auf den Anwendungen, ohne dabei die mathematische Strenge zu vernachlässigen. Im Buch wird die jeweils zugrundeliegende Theorie mit zahlreichen Beispielen aus der Elektrotechnik, der Informatik, der Physik, Biologie und den Wirtschaftswissenschaften direkt verknüpft. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen runden das Werk ab.



Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists

Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists Author Nigel Walford
ISBN-10 9781119957027
Release 2011-07-05
Pages 440
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Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists provides an introductory guide to the principles and application of statistical analysis in context. This book helps students to gain the level of competence in statistical procedures necessary for independent investigations, field-work and other projects. The aim is to explain statistical techniques using data relating to relevant geographical, geospatial, earth and environmental science examples, employing graphics as well as mathematical notation for maximum clarity. Advice is given on asking the appropriate preliminary research questions to ensure that the correct data is collected for the chosen statistical analysis method. The book offers a practical guide to making the transition from understanding principles of spatial and non-spatial statistical techniques to planning a series analyses and generating results using statistical and spreadsheet computer software. Learning outcomes included in each chapter International focus Explains the underlying mathematical basis of spatial and non-spatial statistics Provides an geographical, geospatial, earth and environmental science context for the use of statistical methods Written in an accessible, user-friendly style Datasets available on accompanying website at www.wiley.com/go/Walford



Machine Learning mit Python

Machine Learning mit Python Author Sebastian Raschka
ISBN-10 9783958454248
Release 2016-11-22
Pages 424
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SQL in a nutshell

SQL in a nutshell Author Kevin E. Kline
ISBN-10 3897213400
Release 2005
Pages 694
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Einf hrung in Python

Einf  hrung in Python Author Mark Lutz
ISBN-10 9783897214880
Release 2007
Pages 624
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R in a Nutshell

R in a Nutshell Author Joseph Adler
ISBN-10 9783897216501
Release 2010-12-31
Pages 768
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.



big data work

big data   work Author Thomas H. Davenport
ISBN-10 9783800648153
Release 2014-10-15
Pages 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.



Practical Statistics for the Analytical Scientist

Practical Statistics for the Analytical Scientist Author S. L. R. Ellison
ISBN-10 9780854041312
Release 2009
Pages 268
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"Completely revised and updated, the second edition contains new sections on method validation, measurement uncertainty, effective experimental design and proficiency testing."--pub. desc.



K nstliche Intelligenz

K  nstliche Intelligenz Author Stuart J. Russell
ISBN-10 3827370892
Release 2004
Pages 1327
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Practical Statistics for Astronomers

Practical Statistics for Astronomers Author J. V. Wall
ISBN-10 9780521732499
Release 2012-04-26
Pages 353
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Bringing together relevant statistical and probabilistic techniques, a practical manual for advanced undergraduate and graduate students and professional astronomers.



Data Science with Java

Data Science with Java Author Michael R. Brzustowicz, PhD
ISBN-10 9781491934067
Release 2017-06-06
Pages 236
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Data Science is booming thanks to R and Python, but Java brings the robustness, convenience, and ability to scale critical to today’s data science applications. With this practical book, Java software engineers looking to add data science skills will take a logical journey through the data science pipeline. Author Michael Brzustowicz explains the basic math theory behind each step of the data science process, as well as how to apply these concepts with Java. You’ll learn the critical roles that data IO, linear algebra, statistics, data operations, learning and prediction, and Hadoop MapReduce play in the process. Throughout this book, you’ll find code examples you can use in your applications. Examine methods for obtaining, cleaning, and arranging data into its purest form Understand the matrix structure that your data should take Learn basic concepts for testing the origin and validity of data Transform your data into stable and usable numerical values Understand supervised and unsupervised learning algorithms, and methods for evaluating their success Get up and running with MapReduce, using customized components suitable for data science algorithms



Introduction to statistics and data analysis for physicists

Introduction to statistics and data analysis for physicists Author Gerhard Bohm
ISBN-10 3935702418
Release 2010
Pages 447
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Big Data and Social Science

Big Data and Social Science Author Ian Foster
ISBN-10 9781498751438
Release 2016-08-10
Pages 376
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Both Traditional Students and Working Professionals Acquire the Skills to Analyze Social Problems. Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools shows how to apply data science to real-world problems in both research and the practice. The book provides practical guidance on combining methods and tools from computer science, statistics, and social science. This concrete approach is illustrated throughout using an important national problem, the quantitative study of innovation. The text draws on the expertise of prominent leaders in statistics, the social sciences, data science, and computer science to teach students how to use modern social science research principles as well as the best analytical and computational tools. It uses a real-world challenge to introduce how these tools are used to identify and capture appropriate data, apply data science models and tools to that data, and recognize and respond to data errors and limitations. For more information, including sample chapters and news, please visit the author's website.



Wissenschaftliche Arbeiten schreiben mit LaTeX

Wissenschaftliche Arbeiten schreiben mit LaTeX Author Joachim Schlosser
ISBN-10 9783958452909
Release 2016-09-23
Pages 325
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Schnell zur fertig gesetzten Arbeit – ohne Vorkenntnisse Lösungsorientierte und verständliche Beschreibungen Von Tabellen und Formeln über Grafiken bis zum Literaturverzeichnis Das professionelle Setzen von Texten mit LaTeX ist in vielen akademischen Disziplinen Standard. Besitzen Sie keine Vorkenntnisse und wollen sich in kurzer Zeit in LaTeX einarbeiten, um Ihre Arbeit zu verfassen, wird Ihnen dieses Buch eine wertvolle Hilfe sein. Speziell für diese Aufgabe konzipiert, vermittelt es Ihnen genau das praxisorientierte Wissen, das Sie benötigen – ohne überflüssigen Ballast. Anhand vieler Beispiele lernen Sie alles, was Sie brauchen, um eine formvollendete wissenschaftliche Arbeit mit LaTeX zu erstellen. Dank dieses »Last-Minute-LaTeX-Buches« kann selbst der unerfahrene Leser eine gut gesetzte wissenschaftliche Arbeit erstellen. Schritt für Schritt wird die Installation beschrieben ebenso wie das Erstellen und Einfügen von Tabellen, Formeln, Abbildungen, Fußnoten, des Literaturverzeichnisses mit biblatex etc. Neben weiteren Themen wie PDF-Erstellung und Druckoptimierung schließt das Buch mit einem umfassenden Kapitel zum Troubleshooting. Das Buch ist von Anfang bis Ende praxisorientiert und enthält zahlreiche Beispiele, die die Anwendung von LaTeX veranschaulichen.



Practical Statistics for Engineers and Scientists

Practical Statistics for Engineers and Scientists Author Nicholas P. Cheremisinoff
ISBN-10 0877625050
Release 1987-11-26
Pages 224
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