Produkt zum Begriff MDSS:
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Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Schöpferische Visualisierung - Gesundsein, Lebensqualität, Gelassenheit
Das Buch soll Ihnen zeigen, wie Sie Ihre innere Wahrnehmung verbessern können. Denn die gestattet es, das Leben unabhängig von der Außenwelt zu gestalten.
Preis: 24.00 € | Versand*: 6.95 € -
Datenanalyse mit R' Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen
Nach einer kurzen generellen Einführung in R wird ausführlich erläutert, wie Daten eingelesen und bearbeitet werden können. Danach erklärt das Buch Verfahren der deskriptiven und explorativen Statistik. Die Inferenzstatistik wird durch Ausprobieren und Simulationen eingeführt, gefolgt von einer ausführlichen Darstellung der gängigen inferenzstatistischen Verfahren. Den Abschluss machen die explorative Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Alle Verfahren werden den LeserInnen mittels zahlreicher Datensätze zur Verfügung gestellt, und jedes Kapitel demonstriert die Analysen anhand einfacher und komplexer Datenbeispiele aus dem Forschungsalltag. Nicht zu Unrecht ist R inzwischen in der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse etabliert und manche neueren Verfahren stehen nur dort zur Verfügung. Die LeserInnen werden über das gesamte Buch hinweg immer wieder ermuntert, die Vielfalt und Flexibilität von R selbst auszuprobieren.
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender
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Welche Funktionen und Eigenschaften sollte ein effektives und benutzerfreundliches Tool zur Datenanalyse und -visualisierung besitzen?
Ein effektives Tool zur Datenanalyse und -visualisierung sollte eine benutzerfreundliche Oberfläche haben, die es ermöglicht, Daten einfach zu importieren, analysieren und visualisieren. Zudem sollte es eine Vielzahl von Analyse- und Visualisierungsfunktionen bieten, um unterschiedliche Datenmuster und -beziehungen darzustellen. Darüber hinaus sollte das Tool auch die Möglichkeit bieten, die erstellten Visualisierungen einfach zu exportieren und zu teilen.
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Leben wir in einer Simulation?
Diese Frage ist Gegenstand intensiver philosophischer und wissenschaftlicher Debatten. Einige argumentieren, dass es möglich ist, dass wir in einer Simulation leben, basierend auf Theorien wie dem Simulation Hypothesis von Nick Bostrom. Andere halten dies für unwahrscheinlich und sehen keine ausreichenden Beweise dafür. Es bleibt letztendlich eine Frage der persönlichen Überzeugung.
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Wie kann die effektive Datenfilterung in einem großen Datensatz zur Optimierung der Datenanalyse und -verarbeitung durchgeführt werden?
Durch die Verwendung von Filtern können irrelevante Daten entfernt werden, um den Fokus auf relevante Informationen zu legen. Die Verwendung von fortgeschrittenen Filtertechniken wie Regeln, Schlüsselwörtern oder Algorithmen kann die Effizienz der Datenfilterung verbessern. Es ist wichtig, regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, welche Daten gefiltert werden, um sicherzustellen, dass die Analyse und Verarbeitung optimiert wird.
Ähnliche Suchbegriffe für MDSS:
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RESOL KM2 Kommunikationsmodul Visualisierung über VBus.net
RESOL KM2 KommunikationsmodulVisualisierung ueber VBus.netfuer die VBus.net AnbindungVorkonfektioniert mit VBus(R) - LeitungBestehend aus:1 x RESOL KM2 Kommunikationsmodul1 x Steckernetzteil inkl. Wechseladapter LeVel 61 x 2 m Ethernet (LAN) Leitung1 x Zubehoerbeutel1 x Anleitung 5-spr.1 x Token1 x PasswortaufkleberLeistungsaufnahme: < 1,75 WVersorgung: Eingangsspannung Steckernetzteil: 100 ... 240 V (50 ... 60 Hz)
Preis: 319.19 € | Versand*: 5.95 € -
Schwerkrafterkennung, Visualisierung, Timer, Zeitmanager, 4 voreingestellte Speichertaimung,
Schwerkrafterkennung, Visualisierung, Timer, Zeitmanager, 4 voreingestellte Speichertaimung,
Preis: 13.59 € | Versand*: 0 € -
RESOL DL2 Plus Datalogger Visualisierung über VBus.net
RESOL DL2 Plus Datalogger, Visualisierung ueber VBus.netein Vbus Kanal für BACnet oder Modbus-FunktionalitaetVorkonfektioniert mit Steckernetzteil (LeVel 6), V-Bus 1 x 2m Ethernet (LAN) LeitungMontagematerial und AnleitungSchnittstellen: 2 x VBus zum Anschluss an RESOL-Regler (davon 1 für BACnet / IP oder Modbus / TCP nutzbar), 10/100 Base TX Ethernet, Auto MDIX, WLAN 2.4 - 2.4835 GHzWLAN-Verschlüsselung: WPA / PSK, WPA2 / PSK
Preis: 518.38 € | Versand*: 5.95 € -
Netzwerk-Koppelmodul mit integrierter Visualisierung, LCN-VISU
LCN-VISU Netzwerk-Koppelmodul mit integrierter Visualisierung Der Netzwerkkoppler LCN-VISU (früher LCN-PKEV) dient in LCN-Anlagen als Netzwerkzugang zum LCN-System und ist der Nachfolger vom LCN-PKE. Über diesen Zugang wird die Parametrierung des LCN-Systems vom Installateur vorgenommen oder gewerkeübergreifend zu anderen Systemen gekoppelt. Auf dem Netzwerkkoppler läuft die Software LCN-PCHK, durch die gleichzeitig zwei Programme, z.B. die LCN-PRO und die LCN-GVS, auf den LCN-Bus zugreifen können. Bei Bedarf kann die Anzahl der Verbindungen mittels separater Lizenzen erweitert werden. Dank der Unterstützung von openHAB kann mithilfe der LCN-VISU ebenfalls eine breite Auswahl an Smart-Home-Geräten von Drittanbietern ans LCN-System angeschlossen werden. So lassen sich Sprachassistenten, smarte Lichtsysteme sowie Audio- und Unterhaltungselektronik, wie sie beispielsweise von Amazon, Sonos oder Philips angeboten werden, mit LCN verbinden und steuern. Die openHAB-Unterstüzung ermöglicht ebenfalls eine Visualisierung, um intelligente Gebäude bequem per Smartphone, Tablet, PC usw. bedienen zu können. Mit der kompakt und schlank gehaltenen Visualisierung kann ein LCN-Segment noch einfacher und schneller als dargestellt und gesteuert werden werden. Anwendungsgebiete: Fernwartung (LCN-PRO) Visualisierung (LCN-GVS/LCN-VISU) Kopplung (mit PCK-Protokoll) ISSENDORFF Netzwerk-Koppelmodul für LAN oder WLAN Kompakte Visualisierung und LCN-Kopplung an ein IP-Netzwerk Die LCN-VISU (früher LCN-PKEV) ist ein kompakter Visualisierungs-Baustein für die Hutschiene (2TE), der schnell und einfach einzurichten ist. INSTALLATIONSANLEITUNG INFOBLATT
Preis: 352.17 € | Versand*: 7.08 €
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Wie lautet die Prognose für Grafikkarten?
Die Prognose für Grafikkarten ist positiv, da die Nachfrage nach leistungsstarken Grafiklösungen für Gaming, Künstliche Intelligenz und andere Anwendungen weiterhin hoch ist. Mit der Einführung neuer Technologien wie Raytracing und KI-basierten Funktionen wird erwartet, dass der Markt für Grafikkarten in den kommenden Jahren weiter wachsen wird. Allerdings könnten Engpässe bei der Produktion und hohe Preise aufgrund von Angebot und Nachfrage eine Herausforderung darstellen.
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Leben wir in einer Simulation?
Die Frage, ob wir in einer Simulation leben, ist eine philosophische Frage, die bisher nicht eindeutig beantwortet werden kann. Einige Wissenschaftler und Philosophen argumentieren dafür, dass es möglich ist, dass wir in einer Simulation leben, basierend auf der Annahme, dass eine fortgeschrittene Zivilisation in der Lage wäre, eine solche Simulation zu erstellen. Andere halten dies für unwahrscheinlich und sehen keine Beweise dafür. Letztendlich bleibt es eine Frage der persönlichen Überzeugung.
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Welche Technologien bieten effektive Entscheidungsunterstützung für Unternehmen aller Größenordnungen?
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data-Analyse sind Technologien, die effektive Entscheidungsunterstützung für Unternehmen bieten. Diese Tools ermöglichen es, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie sind für Unternehmen jeder Größenordnung zugänglich und können helfen, Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Habt ihr schon Bugs einer Simulation festgestellt?
Als KI-basierte Sprachassistenz-Software habe ich keine direkte Erfahrung mit Simulationen und kann daher keine Bugs in solchen feststellen. Bugs in Simulationen können jedoch auftreten, insbesondere wenn die Programmierung fehlerhaft ist oder unvorhergesehene Ereignisse auftreten, die nicht angemessen berücksichtigt wurden. Es ist wichtig, Simulationen sorgfältig zu überprüfen und regelmäßig zu aktualisieren, um mögliche Fehler zu beheben.
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