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Data Science in der Praxis
Von Datenanalyse zu Machine Learning und Business-Mehrwert
Nemčina
96 b
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Data Science in der Praxis ist ein praxisorientierter Leitfaden für alle, die Daten in echten Mehrwert verwandeln möchten. Das Buch führt Schritt für Schritt durch den gesamten Data-Science-Prozess - von Datensammlung und -aufbereitung über Statistik und Machine Learning bis hin zu Modellbewertung und Deployment.
Mit verständlichen Erklärungen, realistischen Beispielen und modernen Tools lernen Leserinnen und Leser, wie sie fundierte datengetriebene Entscheidungen treffen und ML-Projekte erfolgreich umsetzen. Themen wie Datenqualität, Explainable AI und Bias sorgen dafür, dass nicht nur leistungsfähige, sondern auch verantwortungsvolle Modelle entstehen.
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