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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. **
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Introduction to Data Science, Fachbücher von Laura Igual, Santi SeguDas Fachbuch "Introduction to Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen des interdisziplinären Feldes der Datenwissenschaft. Es richtet sich an Studierende der Informatik, Mathematik, Statistik und verwandter technischer Disziplinen sowie an Fachleute, die sich in diesem Bereich weiterbilden möchten. Das Buch behandelt zentrale Konzepte aus der Statistik, dem maschinellen Lernen und der verantwortungsvollen Datenwissenschaft. Es bietet praktische Techniken für die Netzwerk-Analyse und die Verarbeitung natürlicher Sprache und beleuchtet Anwendungen wie Empfehlungssysteme und Sentiment-Analyse. Durch zahlreiche Fallstudien mit realen Daten und praktische Übungen mit Python wird das Verständnis der behandelten Themen gefördert. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit Datenwissenschaft beschäftigen möchten.48,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Data Science, Fachbücher von Adams NiallDas Fachbuch "Statistical Data Science" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen Datenwissenschaft und Statistik. In einer Zeit, in der Datenanalyse zunehmend an Bedeutung gewinnt, beleuchtet das Buch die unterschiedlichen Interpretationen und Anwendungen von Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen. Es vereint Beiträge renommierter Autoren, die sowohl aus der Statistik als auch aus der Datenwissenschaft stammen, und bietet somit eine ausgewogene Perspektive auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Disziplinen. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Methodik und die praktischen Anwendungen, die in der heutigen datengetriebenen Welt von Bedeutung sind. Mit 194 Seiten bietet das Buch eine fundierte Grundlage für alle, die sich mit den Prinzipien der Datenanalyse und deren statistischen Grundlagen auseinandersetzen möchten.105,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen HerboldData Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science mit AWS, Fachbücher von Chris Fregly, Antje BarthVon der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud. Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch. Das Buch beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis. Es deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zu ihrem konkreten Einsatz ab. Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschliesslich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps. Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen. Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.52,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie beeinflussen Peer-to-Peer-Transaktionen die Finanzbranche, die Cybersicherheit und die Blockchain-Technologie?
Peer-to-Peer-Transaktionen beeinflussen die Finanzbranche, indem sie traditionelle Finanzintermediäre umgehen und direkte Transaktionen zwischen den Parteien ermöglichen. Dies kann zu geringeren Transaktionskosten und schnelleren Abwicklungszeiten führen. In Bezug auf die Cybersicherheit können Peer-to-Peer-Transaktionen das Risiko von Datenverlust und Betrug verringern, da sie auf dezentralen Netzwerken basieren und weniger anfällig für Hackerangriffe sind. Darüber hinaus fördern Peer-to-Peer-Transaktionen die Entwicklung und Nutzung von Blockchain-Technologie, da sie auf dieser Technologie basieren und dazu beitragen, ihre Akzeptanz und Anwendung in verschiedenen Branchen zu fördern. **
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Wie beeinflussen Peer-to-Peer-Transaktionen die Finanzbranche, die Cybersicherheit und die Blockchain-Technologie?
Peer-to-Peer-Transaktionen beeinflussen die Finanzbranche, indem sie traditionelle Finanzintermediäre umgehen und direkte Transaktionen zwischen den Parteien ermöglichen. Dies kann zu geringeren Transaktionskosten und schnelleren Abwicklungszeiten führen. In Bezug auf die Cybersicherheit können Peer-to-Peer-Transaktionen das Risiko von Datenverlust und Betrug verringern, da sie auf dezentralen Netzwerken basieren und weniger anfällig für Hackerangriffe sind. Darüber hinaus treiben Peer-to-Peer-Transaktionen die Entwicklung der Blockchain-Technologie voran, da sie auf dieser Technologie basieren und dazu beitragen, ihre Anwendungsmöglichkeiten zu erweitern und ihre Effizienz zu verbessern. **
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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. **
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Wie können Peer-to-Peer-Transaktionen dazu beitragen, die Abhängigkeit von zentralisierten Finanzinstitutionen zu verringern? Welche Vorteile und Herausforderungen sind mit Peer-to-Peer-Transaktionen verbunden?
Peer-to-Peer-Transaktionen ermöglichen direkten Austausch von Vermögenswerten ohne Zwischenschaltung von Banken oder Finanzinstituten. Dadurch wird die Abhängigkeit von zentralisierten Institutionen reduziert. Vorteile sind niedrigere Gebühren, schnellere Transaktionen und mehr Privatsphäre, aber auch Herausforderungen wie Sicherheitsrisiken und mangelnde Regulierung. **
Wie können Peer-to-Peer-Transaktionen die traditionelle Finanzindustrie verändern? Wie sicher sind Peer-to-Peer-Transaktionen im Vergleich zu herkömmlichen Finanztransaktionen?
Peer-to-Peer-Transaktionen können die traditionelle Finanzindustrie durch die Beseitigung von Zwischenhändlern und niedrigeren Gebühren revolutionieren. Sie ermöglichen direkte Transaktionen zwischen Individuen ohne die Notwendigkeit einer Bank. Die Sicherheit von Peer-to-Peer-Transaktionen hängt von der verwendeten Plattform und den Sicherheitsvorkehrungen ab. Im Allgemeinen sind sie genauso sicher wie herkömmliche Finanztransaktionen, da sie auf Verschlüsselung und Blockchain-Technologie basieren. Es ist jedoch wichtig, sich über die Risiken und Sicherheitsmaßnahmen zu informieren, bevor man sich auf solche Transaktionen einlässt. **
Wie können peer-to-peer Transaktionen die Effizienz und Sicherheit von Geldtransfers verbessern?
Peer-to-peer Transaktionen ermöglichen direkte Überweisungen zwischen Personen ohne Zwischenhändler, was die Transaktionskosten senkt und die Effizienz erhöht. Durch die Verwendung von Blockchain-Technologie werden Transaktionen sicher verschlüsselt und transparent nachverfolgbar, was das Risiko von Betrug minimiert. Zudem ermöglichen peer-to-peer Transaktionen schnelle und grenzüberschreitende Geldtransfers, ohne lange Wartezeiten oder hohe Gebühren. **
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Handbuch Data Science mit Python, Fachbücher von Knut Lorenzen, Jake VanderPlasDer unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage. Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage. Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn. Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools. Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren. Python ist für viele Data Scientists die erste Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse-Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und -analysten und Data Cruncher, die mit Python vertraut sind, ist dieses umfassende Nachschlagewerk von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben wie der Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, der Visualisierung verschiedener Datentypen sowie der Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine-Learning-Modellen. "Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen." -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts.49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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
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Introduction to Data Science, Fachbücher von Laura Igual, Santi SeguDas Fachbuch "Introduction to Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen des interdisziplinären Feldes der Datenwissenschaft. Es richtet sich an Studierende der Informatik, Mathematik, Statistik und verwandter technischer Disziplinen sowie an Fachleute, die sich in diesem Bereich weiterbilden möchten. Das Buch behandelt zentrale Konzepte aus der Statistik, dem maschinellen Lernen und der verantwortungsvollen Datenwissenschaft. Es bietet praktische Techniken für die Netzwerk-Analyse und die Verarbeitung natürlicher Sprache und beleuchtet Anwendungen wie Empfehlungssysteme und Sentiment-Analyse. Durch zahlreiche Fallstudien mit realen Daten und praktische Übungen mit Python wird das Verständnis der behandelten Themen gefördert. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit Datenwissenschaft beschäftigen möchten.48,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Data Science, Fachbücher von Adams NiallDas Fachbuch "Statistical Data Science" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen Datenwissenschaft und Statistik. In einer Zeit, in der Datenanalyse zunehmend an Bedeutung gewinnt, beleuchtet das Buch die unterschiedlichen Interpretationen und Anwendungen von Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen. Es vereint Beiträge renommierter Autoren, die sowohl aus der Statistik als auch aus der Datenwissenschaft stammen, und bietet somit eine ausgewogene Perspektive auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Disziplinen. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Methodik und die praktischen Anwendungen, die in der heutigen datengetriebenen Welt von Bedeutung sind. Mit 194 Seiten bietet das Buch eine fundierte Grundlage für alle, die sich mit den Prinzipien der Datenanalyse und deren statistischen Grundlagen auseinandersetzen möchten.105,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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. **
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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. **
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Wie beeinflussen Peer-to-Peer-Transaktionen die Finanzbranche, die Cybersicherheit und die Blockchain-Technologie?
Peer-to-Peer-Transaktionen beeinflussen die Finanzbranche, indem sie traditionelle Finanzintermediäre umgehen und direkte Transaktionen zwischen den Parteien ermöglichen. Dies kann zu geringeren Transaktionskosten und schnelleren Abwicklungszeiten führen. In Bezug auf die Cybersicherheit können Peer-to-Peer-Transaktionen das Risiko von Datenverlust und Betrug verringern, da sie auf dezentralen Netzwerken basieren und weniger anfällig für Hackerangriffe sind. Darüber hinaus fördern Peer-to-Peer-Transaktionen die Entwicklung und Nutzung von Blockchain-Technologie, da sie auf dieser Technologie basieren und dazu beitragen, ihre Akzeptanz und Anwendung in verschiedenen Branchen zu fördern. **
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Wie beeinflussen Peer-to-Peer-Transaktionen die Finanzbranche, die Cybersicherheit und die Blockchain-Technologie?
Peer-to-Peer-Transaktionen beeinflussen die Finanzbranche, indem sie traditionelle Finanzintermediäre umgehen und direkte Transaktionen zwischen den Parteien ermöglichen. Dies kann zu geringeren Transaktionskosten und schnelleren Abwicklungszeiten führen. In Bezug auf die Cybersicherheit können Peer-to-Peer-Transaktionen das Risiko von Datenverlust und Betrug verringern, da sie auf dezentralen Netzwerken basieren und weniger anfällig für Hackerangriffe sind. Darüber hinaus treiben Peer-to-Peer-Transaktionen die Entwicklung der Blockchain-Technologie voran, da sie auf dieser Technologie basieren und dazu beitragen, ihre Anwendungsmöglichkeiten zu erweitern und ihre Effizienz zu verbessern. **
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Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen HerboldData Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science mit AWS, Fachbücher von Chris Fregly, Antje BarthVon der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud. Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch. Das Buch beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis. Es deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zu ihrem konkreten Einsatz ab. Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschliesslich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps. Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen. Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.52,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science mit Big Data, Fachbücher von Beate Navarro, Oliver Hummel, Robert Butscher, Marcus KesselBietet einen umfassenden Überblick zum Umgang mit grossen Datenmengen. Erläutert verständlich die zentralen Big-Data-Konzepte und zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf. Illustriert die Datenspeicherung mit skalierbaren NoSQL-Systemen und zeigt die verteilte Verarbeitung mit Batch-, Micro-Batch- und modernen Streaming-Verfahren. Beschreibt anwendungsorientiert, wie moderne Datenplattformen entwickelt und durch Künstliche Intelligenz erweitert werden können. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches. Mit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen und technologieunabhängigen Einstieg in den Umgang mit grossen Datenmengen. Zahlreiche Beispiele werden mit gängigen Open-Source-Werkzeugen und modernen Container-Technologien (Docker) umgesetzt, sodass Sie Ihr neu erworbenes Wissen gleich ausprobieren können und der Umgang mit kommerziellen Produkten ebenfalls problemlos möglich wird. Das Buch startet mit den Herausforderungen, die sich durch die verteilte Verarbeitung von Daten ergeben, sobald diese nicht mehr auf einen Rechnerknoten passen. Sie lernen, wie Sie Big-Data-Analytics mit Verarbeitungsparadigmen wie Batch-, Micro-Batch- und Stream-Verarbeitung praktisch umsetzen können, ebenso wird auf die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken eingegangen. Einblicke zur Visualisierung von Analyseergebnissen, in zufallsbasierte Big-Data-Algorithmen sowie in Referenz-Architekturen für den Aufbau skalierbarer Big-Data-Systeme runden das Buch ab. Dieses Lehrbuch und Nachschlagewerk ist ein verlässlicher Begleiter für Studium, Ausbildung und berufliche Praxis. Aus dem Inhalt: Einstieg ins Thema, verteilte Systeme, Big-Data-Management, Data Warehouse, Data Lake(house), Data Mesh, NoSQL, Verarbeitungsparadigmen, Systemarchitekturen, Algorithmen und Datenanalyse, Visualisierung, Systementwicklung, -test und -betrieb, KI-Anwendungen, Ausblick.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applying Data Science, Fachbücher von Arthur K. Kordon"Applying Data Science" bietet praxisnahe Richtlinien zur Wertschöpfung durch die Anwendung von Data Science, basierend auf ausgewählten Methoden der künstlichen Intelligenz. Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Im ersten Teil wird ein problemorientierter Ansatz zur Implementierung von KI-gestützter Data Science vorgestellt, einschliesslich praktischer Erklärungen zu Schlüsseltechnologien wie maschinellem Lernen, tiefem Lernen, Entscheidungsbäumen und evolutionärer Berechnung. Der zweite Teil beschreibt die wesentlichen Schritte zur Erstellung von KI-basierten Data-Science-Lösungen für geschäftliche Herausforderungen, darunter die Akquisition von Problembewusstsein, Datenvorbereitung, Datenanalyse, Modellentwicklung und den Lebenszyklus der Modellausführung. Im dritten Teil werden erfolgreiche Anwendungen von KI-basierter Data Science in der Fertigung und im Geschäft veranschaulicht. Das Buch richtet sich an Data Scientists, Geschäftsführende und Studierende, die ein industrielles Verständnis dieser Disziplin erlangen möchten.74,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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. **
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Wie können Peer-to-Peer-Transaktionen dazu beitragen, die Abhängigkeit von zentralisierten Finanzinstitutionen zu verringern? Welche Vorteile und Herausforderungen sind mit Peer-to-Peer-Transaktionen verbunden?
Peer-to-Peer-Transaktionen ermöglichen direkten Austausch von Vermögenswerten ohne Zwischenschaltung von Banken oder Finanzinstituten. Dadurch wird die Abhängigkeit von zentralisierten Institutionen reduziert. Vorteile sind niedrigere Gebühren, schnellere Transaktionen und mehr Privatsphäre, aber auch Herausforderungen wie Sicherheitsrisiken und mangelnde Regulierung. **
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Wie können Peer-to-Peer-Transaktionen die traditionelle Finanzindustrie verändern? Wie sicher sind Peer-to-Peer-Transaktionen im Vergleich zu herkömmlichen Finanztransaktionen?
Peer-to-Peer-Transaktionen können die traditionelle Finanzindustrie durch die Beseitigung von Zwischenhändlern und niedrigeren Gebühren revolutionieren. Sie ermöglichen direkte Transaktionen zwischen Individuen ohne die Notwendigkeit einer Bank. Die Sicherheit von Peer-to-Peer-Transaktionen hängt von der verwendeten Plattform und den Sicherheitsvorkehrungen ab. Im Allgemeinen sind sie genauso sicher wie herkömmliche Finanztransaktionen, da sie auf Verschlüsselung und Blockchain-Technologie basieren. Es ist jedoch wichtig, sich über die Risiken und Sicherheitsmaßnahmen zu informieren, bevor man sich auf solche Transaktionen einlässt. **
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Wie können peer-to-peer Transaktionen die Effizienz und Sicherheit von Geldtransfers verbessern?
Peer-to-peer Transaktionen ermöglichen direkte Überweisungen zwischen Personen ohne Zwischenhändler, was die Transaktionskosten senkt und die Effizienz erhöht. Durch die Verwendung von Blockchain-Technologie werden Transaktionen sicher verschlüsselt und transparent nachverfolgbar, was das Risiko von Betrug minimiert. Zudem ermöglichen peer-to-peer Transaktionen schnelle und grenzüberschreitende Geldtransfers, ohne lange Wartezeiten oder hohe Gebühren. **
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