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Wie künstlich ist Intelligenz? - Science-Fiction-Geschichten von morgen und übermorgen

Judith Vogt (Plan9 Verlag, 2020, Gebundene Ausgabe)
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Data Science - Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden (dpunkt, 2021, Gebundene Ausgabe)
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Data-Science-Crashkurs - Eine interaktive und praktische Einführung

Steffen Herbold (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Angewandte Data Science - Projekte | Methoden | Prozesse

Lothar B. Blum (Springer, 2023, Taschenbuch)
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Data Science Management - Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

Marcel Hebing, Martin Manhembué (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Data Science mit AWS - End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Chris Fregly, Antje Barth (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Data Science für Einsteiger - Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen

Uwe H. Kaufmann, Amy Tan BC (Hanser Fachbuchverlag, 2021, Gebundene Ausgabe)
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Data Science für Unternehmen - Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden

Foster Provost, Tom Fawcett (MITP-Verlag, 2017, Taschenbuch)
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R für Data Science - Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Data Science mit Python - Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Jake VanderPlas (MITP-Verlag, 2017, Taschenbuch)
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Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Joel Grus (dpunkt, 2019, Taschenbuch)
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Informatik-Manga - Datenbanken

Mana Takahashi (Vieweg+Teubner, 2010, Taschenbuch)
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Data Science mit SAP HANA - Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud

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Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten

Jake VanderPlas (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Data Science in der Praxis - Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren

Tom Alby (Rheinwerk Verlag, 2022, Taschenbuch)
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Data Science und Statistik mit R - Anwendungslösungen für die Praxis

Bernd Heesen (Springer, 2022, Taschenbuch)
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Einstieg in Data Science mit R - Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse. Data Science für Studium und Beruf. Alle Beispielprojekte zum Download

Benjamin Matuzak (Rheinwerk Verlag, 2020, Taschenbuch)
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Werde ein Data Head - Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (MITP-Verlag, 2021, Taschenbuch)
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Vergleichende Werbung. Chancen und Risiken für das Marketing sowie rechtliche Perspektive

Matthias Muschiol (Science Factory, 2020, Taschenbuch)
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Unternehmenssteuerung im Zeitalter von Industrie 4.0. Anforderungen an das Controlling

Boran Bogdanow (Science Factory, 2018, Taschenbuch)
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Digitaler Humanismus - Eine Ethik für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Julian Nida-Rümelin, Nathalie Weidenfeld (Piper, 2020, Taschenbuch)
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Personenbezogenes Predictive Policing - Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose

Lucia Sommerer (Nomos, 2020, Taschenbuch)
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Datenbanksysteme - Das umfassende Lehrbuch für Ausbildung, Beruf und Studium - Auflage 2024

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Google Analytics 4 - Das umfassende Handbuch mit allen Neuerungen und Features von GA4

Markus Vollmert (Rheinwerk Verlag, 2023, Gebundene Ausgabe)
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Zukunfts-Code - Wie Digitalisierung und künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt verändern und wie wir darauf reagieren können

Katja Porsch, Peter Brandl (Goldegg, 2018, Gebundene Ausgabe)
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Was sollen wir von Künstlicher Intelligenz halten?

John Brockman, Susan Blackmore, Rolf Dobelli (Fischer Taschenbuch, 2017, Taschenbuch)
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Simulation und virtuelle Welten - Theorie, Technik und mediale Darstellung von Virtualität in der Postmoderne

Rebecca Haar (transcript, 2019, Taschenbuch)
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Machine Learning - Die Referenz - Mit strukturierten Daten in Python arbeiten

Matt Harrison (dpunkt, 2020, Taschenbuch)
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Ethik künstlicher Intelligenz - Eine Topographie zur praktischen Orientierung

Michael Funk (Springer, 2024, Taschenbuch)
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Handbuch Data Engineering - Robuste Datensysteme planen und erstellen

Joe Reis, Matt Housley (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Python von Kopf bis Fuß - Grundlagen und Praxis der Python-Programmierung

Paul Barry (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

Ian Pointer (dpunkt, 2020, Taschenbuch)
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It's alive - Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändern wird

Toby Walsh (Ed. Werkstatt / Ed. Körber, 2018, Taschenbuch)
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PyTorch kompakt - Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Joe Papa (dpunkt, 2021, Taschenbuch)
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MLOps - Kernkonzepte im Überblick - Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

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Netzbasierte Ansätze zur natürlichsprachlichen Informationsverarbeitung

Herwig Unger, Mario Kubek, Panchalee Sukjit (Springer, 2022, Taschenbuch)
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Data Mesh - Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

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Datenkompetenz - Daten erfolgreich nutzen

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Datenanalyse mit Python - Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Wes McKinney (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

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R - kurz & gut

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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren - Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python

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Mathe-Basics für Data Scientists - Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse

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Statistik mit R Schnelleinstieg - R einfach lernen in 14 Tagen

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Novozän - Das kommende Zeitalter der Hyperintelligenz

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Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

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Python für Ingenieure für Dummies - Mit vielen Programmbeispielen zu Numpy, Matplotlib und mehr

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Wittgensteins Welt - selbst hergestellt - Der "Tractatus" als Turm zum Basteln und Begreifen. Mit Anleitung und Bausatz

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Praktische Statistik für Data Scientists - 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

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Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen

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History of Computing: Software Issues - International Conference on the History of Computing, ICHC 2000 April 5-7, 2000 Heinz Nixdorf MuseumsForum Paderborn, Germany

Ulf Hashagen, Reinhard Keil-Slawik, Arthur L. Norberg, Reinhard Keil- Slawik (Springer, 2010, Taschenbuch)
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Data Privacy in der Praxis - Datenschutz und Sicherheit in Daten- und KI-Projekten

Katharine Jarmul (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Einführung in Automatentheorie, Formale Sprachen und Berechenbarkeit

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Python 3 - Das umfassende Handbuch: Über 1.000 Seiten Sprachgrundlagen, OOP und Beispielprogramme

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Management von IT-Agilität in der IT-Funktion - Design eines Kennzahlensystems zur Messung der organsatorischen IT-Agilität

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Oracle 19c/20c - Das umfassende Praxis-Handbuch

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R kompakt - Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

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