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__Data Science Essentials: Ein praktischer Leitfaden__ ist eine umfassende Ressource für Anfänger und Profis, die eine solide Grundlage in der Datenwissenschaft schaffen wollen. Das Buch deckt Schlüsselkonzepte wie Datenvorverarbeitung, explorative Datenanalyse, maschinelles Lernen und Modellevaluierung ab und bietet schrittweise Erklärungen mit Beispielen aus der Praxis. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Anwendungen mit Python und beliebten Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-Learn. Mit dem Schwerpunkt auf praktischem Lernen hilft dieses Handbuch den Lesern, die Fähigkeiten zu…mehr

Produktbeschreibung
__Data Science Essentials: Ein praktischer Leitfaden__ ist eine umfassende Ressource für Anfänger und Profis, die eine solide Grundlage in der Datenwissenschaft schaffen wollen. Das Buch deckt Schlüsselkonzepte wie Datenvorverarbeitung, explorative Datenanalyse, maschinelles Lernen und Modellevaluierung ab und bietet schrittweise Erklärungen mit Beispielen aus der Praxis. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Anwendungen mit Python und beliebten Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-Learn. Mit dem Schwerpunkt auf praktischem Lernen hilft dieses Handbuch den Lesern, die Fähigkeiten zu entwickeln, die sie benötigen, um Daten effektiv zu analysieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Egal, ob Sie studieren, forschen oder in der Industrie tätig sind, dieses Buch ist ein wertvolles Nachschlagewerk für die Beherrschung der Grundlagen der Datenwissenschaft.
Autorenporträt
Autor: Nandini K trabalha como Professora Assistente no Departamento de Engenharia Mecânica, HKBK College of Engineering, Bangalore. Nandini K publicou muitos artigos de investigação em revistas internacionais de renome e obteve patentes pela sua investigação relacionada com a Inteligência Artificial e a Aprendizagem Automática.