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Wenn Sie den Titel des Buches lesen und Sie noch nichts von Julia gehört haben, drängen sich Ihnen bestimmt diese Fragen auf: Datenanalyse mit Julia? Was ist Julia überhaupt? Um die erste Frage direkt zu beantworten: Ja, das ist möglich und Inhalt dieses Buches! Die Programmiersprache Julia ist noch recht neu, genießt in den letzten Jahren aber eine steigende Sichtbarkeit und hat das Potenzial, neben Python und der Statistikumgebung R, ein wichtiges Werkzeug für den Datenanalysten zu werden. In diesem Buch werden keine Julia-Voraussetzungen erwartet! Die Julia-Kenntnisse werden Ihnen aus datenanalytischer Sicht durch dieses Buch vermittelt. Die datenanalytischen Themenbereiche erstrecken sich über die beschreibende Statistik, Verteilungstests, lineare Regressionsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse und lernende Verfahren (Entscheidungsbaum, Neuronales Netz) bis zum Schreiben eigener Julia-Funktionen.
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Datenanalyse mit Julia, Günter Faes
- Idioma
- Publicado en
- 2019
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- (Tapa blanda)
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- Título
- Datenanalyse mit Julia
- Idioma
- Alemán
- Autores
- Günter Faes
- Editorial
- BoD – Books on Demand
- Publicado en
- 2019
- Formato
- Tapa blanda
- Páginas
- 300
- ISBN10
- 3749485089
- ISBN13
- 9783749485086
- Serie
- Descripción
- Wenn Sie den Titel des Buches lesen und Sie noch nichts von Julia gehört haben, drängen sich Ihnen bestimmt diese Fragen auf: Datenanalyse mit Julia? Was ist Julia überhaupt? Um die erste Frage direkt zu beantworten: Ja, das ist möglich und Inhalt dieses Buches! Die Programmiersprache Julia ist noch recht neu, genießt in den letzten Jahren aber eine steigende Sichtbarkeit und hat das Potenzial, neben Python und der Statistikumgebung R, ein wichtiges Werkzeug für den Datenanalysten zu werden. In diesem Buch werden keine Julia-Voraussetzungen erwartet! Die Julia-Kenntnisse werden Ihnen aus datenanalytischer Sicht durch dieses Buch vermittelt. Die datenanalytischen Themenbereiche erstrecken sich über die beschreibende Statistik, Verteilungstests, lineare Regressionsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse und lernende Verfahren (Entscheidungsbaum, Neuronales Netz) bis zum Schreiben eigener Julia-Funktionen.