Dieses Lehrbuch bietet eine gut verst�ndliche Einf�hrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierf�r wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab. Das Werk erm�glicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verst�ndnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Dar�ber hinaus stellt es durch ...
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Dieses Lehrbuch bietet eine gut verst�ndliche Einf�hrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierf�r wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab. Das Werk erm�glicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verst�ndnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Dar�ber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders f�r Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und �berblick
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