1. |
Computational statistics in data science / edited by Walter W. Piegorsch (University of Arizona), Richard A. Levine (San Diego State University… . - Hoboken, NJ: Wiley, 2022. - 1 Online-Ressource (xxx, 636 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-119-56105-7
Online-Ressource
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2. |
Lin, Sarah: Hands-on data science for librarians / Sarah Lin, Dorris Scott. - Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2023. - 1 Online-Ressource (xix, 180 Seiten) : Diagramme, ISBN 978-1-003-21801-2 (Chapman & Hall/CRC data science series) DOI: 10.1201/9781003218012
Online-Ressource
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3. |
Wegner, Sven-Ake: Mathematische Einführung in Data Science / von Sven-Ake Wegner. - 1st ed. 2023.. - Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2023.. - 1 Online-Ressource(IX, 303 S. 118 Abb.), ISBN 978-3-662-68697-3 DOI: 10.1007/978-3-662-68697-3
Online-Ressource
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4. |
Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis : von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen / herausgegeben von Andreas Gillhuber, Göran Kauermann, Wolfgang Hauner. - Berlin: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XV, 354 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-662-66278-6 DOI: 10.1007/978-3-662-66278-6
Online-Ressource
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5. |
Data science for complex systems / Anindya S.Chakrabarti (Indian Institute of Management Ahmedabad), K. Shuvo Bakar (University of Sydn… . - Cambridge, United Kingdom ; New York, NY: Cambridge University Press, 2023. - 1 Online-Ressource (x, 293 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-108-95359-7 DOI: 10.1017/9781108953597
Online-Ressource
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6. |
High-Dimensional Optimization and Probability : With a View Towards Data Science / edited by Ashkan Nikeghbali, Panos M. Pardalos, Andrei M. Raigorodskii, Michael Th. Rassias. - 1st ed. 2022.. - Cham: Springer International Publishing, 2022.. - 1 Online-Ressource(VIII, 417 p. 40 illus., 33 illus. in color.), ISBN 978-3-031-00832-0 (Springer eBook Collection) (Springer Optimization and Its Applications ; 191) DOI: 10.1007/978-3-031-00832-0
Online-Ressource
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7. |
Nazarathy, Yoni: Statistics with Julia : Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence / by Yoni Nazarathy, Hayden Klok. - Cham: Springer, 2021. - 1 Online-Ressource (XII, 527 p. 148 illus., 130 illus. in color.), ISBN 978-3-030-70901-3 (Springer Series in the Data Sciences) (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-030-70901-3
Online-Ressource
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8. |
Gutman, Alex J.: Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern / Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier ; deutsche Übersetzung von Jørgen W. Lang. - 1. Auflage. - [Heidelberg]: O'Reilly, 2022. - 265 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-96009-191-2
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19688
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9. |
Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale / Sara D'Onofrio, Andreas Meier (Hrsg.). - Wiesbaden: Springer Vieweg, [2021]. - 1 Online-Ressource (XXI, 285 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-658-32236-6 (Springer eBook Collection) (Edition HMD) DOI: 10.1007/978-3-658-32236-6
Online-Ressource
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10. |
Nazarathy, Yoni: Statistics with Julia : fundamentals for data science, machine learning and artificial intelligence / Yoni Nazarathy, Hayden Klok. - Cham ; Springer, [2021]. - xii, 527 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-030-70900-6 (Springer series in the data science)
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19595
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11. |
Data science for migration and mobility / edited by Albert A. Salah, Emre E. Korkmaz, and Tuba Bircan. - First edition. - Oxford: Oxford University Press, 2022. - xxxiv, 428 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten, ISBN 978-0-19-726710-3 (Proceedings of the British Academy ; 251)
Buch/keine Angabe
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ausleihbar
Signatur: 2023 A 1006
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12. |
Aust, Holger: Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten / Holger Aust. - Berlin: Springer, [2021]. - 1 Online-Ressource (XI, 248 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-662-62336-7 (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-662-62336-7
Online-Ressource
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13. |
Reddy, T. Agami: Applied Data Analysis and Modeling for Energy Engineers and Scientists / by T. Agami Reddy, Gregor P. Henze. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXI, 609 p. 400 illus., 194 illus. in color.), ISBN 978-3-031-34869-3 DOI: 10.1007/978-3-031-34869-3
Online-Ressource
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14. |
Papp, Stefan: Handbuch Data Science und KI : mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren / Stefan Papp, Wolfgang Weidinger, Katherine Munro, Bernhard Ortner, Annalisa Cadonna, Georg Langs, Ro… . - 2. Auflage. - München: Hanser, [2022]. - XXI, 602 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-46947-1
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19046::(2)
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15. |
Haupt, Saskia: Mathematical modeling of Lynch syndrome carcinogenesis / vorgelegt von M.Sc. Saskia Haupt ; Betreuer: Prof. Dr. Vincent Heuveline [und ein weiterer Betreuer]. - Heidelberg, 28 Apr. 2023. - 1 Online-Ressource (223 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00033194
Online-Ressource
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16. |
The shape of data in the digital humanities : modeling texts and text-based resources / edited by Julia Flanders and Fotis Jannidis. - London ; New York: Routledge, Taylor & Francis Group, 2019. - xviii, 341 Seiten : Diagramme, Illustrationen, Karten, ISBN 978-1-4724-4324-3 (Digital research in the arts and humanities)
Buch/keine Angabe
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ausleihbar
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17. |
Nield, Thomas: Mathe-Basics für Data Scientists : lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse / Thomas Nield ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2024. - 333 Seiten : Diagramme, ISBN 978-3-96009-215-5
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19919
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18. |
Laan, Mark J. van der: Targeted learning in data science : causal inference for complex longitudinal studies / by Mark J. van der Laan, Sherri Rose. - Cham: Springer, 2018. - Online-Ressource (XLII, 640 p. 37 illus, online resource), ISBN 978-3-319-65304-4 (Springer eBook Collection) (SpringerLink : Bücher) (Springer Series in Statistics) DOI: 10.1007/978-3-319-65304-4
Online-Ressource
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19. |
Bruce, Peter C.: Praktische Statistik für Data Scientists : 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python / Peter Bruce, Andrew Bruce & Peter Gedeck ; deutsche Übersetzung von Marcus Fraaß. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, [2021]. - XV, 356 Seiten : Diagramme, Illustrationen, ISBN 978-3-96009-153-0
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19498
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Seehafer, Martin: Actuarial data science : maschinelles Lernen in der Versicherung / Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Axel Kiermaier, René Külheim,… . - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2021]. - X, 370 Seiten : llustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-11-065928-3 (De Gruyter STEM)
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19474
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