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Data Science in Engineering, Volume 10, Fachbücher von François Hemez, Ramin Madarshahian
Das Fachbuch "Data Science in Engineering, Volume 10" ist eine umfassende Sammlung von Beiträgen, die im Rahmen der 41. IMAC-Konferenz, einer bedeutenden Veranstaltung zur strukturellen Dynamik, präsentiert wurden. Diese zehnte Ausgabe bietet einen tiefen Einblick in die neuesten Entwicklungen und Anwendungen der Datenwissenschaft im Ingenieurwesen. Die enthaltenen Arbeiten decken sowohl grundlegende als auch angewandte Aspekte ab und beinhalten innovative datengestützte Analysemethoden, wie beispielsweise Deep Learning und Gaussian Process Analysis. Zudem werden praxisnahe Fallstudien vorgestellt, die sich mit der Echtzeit-Videoanalyse, nichtlinearen Dynamiken, Schadensdetektion sowie hochfrequenten strukturellen Überwachungs- und Prognosetechniken befassen. Dieses Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich für die Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und Ingenieurwesen interessieren und die neuesten Forschungsergebnisse in diesem dynamischen Bereich verfolgen möchten.
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Big Data Analytics in Astronomy, Science, and Engineering, Fachbücher von Subhash Bhalla, Shelly Sachdeva, Yutaka Watanobe
Das Fachbuch "Big Data Analytics in Astronomy, Science, and Engineering" präsentiert die Ergebnisse der 13. Internationalen Konferenz zu Big Data Analytics, die im November 2025 in Aizu, Japan, stattfand. Es umfasst 23 sorgfältig ausgewählte und begutachtete Beiträge aus 145 eingereichten Arbeiten. Die Themen sind in verschiedene Abschnitte gegliedert, darunter Big Data Management und Visualisierung, datenwissenschaftliche Architekturen und Systeme, Anwendungen der Datenwissenschaft sowie Informationssicherheit und Cloud-Computing. Dieses Buch bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der Datenanalyse in den Naturwissenschaften und Ingenieurwesen und richtet sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit den Möglichkeiten und Technologien der Big Data Analyse auseinandersetzen.
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Data-Driven Science and Engineering, Fachbücher von Steven L. Brunton, J. Nathan KutzData-driven discovery is revolutionizing how we model, predict, and control complex systems. Now with Python and MATLAB®, this textbook trains mathematical scientists and engineers for the next generation of scientific discovery by offering a broad overview of the growing intersection of data-driven methods, machine learning, applied optimization, and classical fields of engineering mathematics and mathematical physics. With a focus on integrating dynamical systems modeling and control with modern methods in applied machine learning, this text includes methods that were chosen for their relevance, simplicity, and generality. Topics range from introductory to research-level material, making it accessible to advanced undergraduate and beginning graduate students from the engineering and physical sciences. The second edition features new chapters on reinforcement learning and physics-informed machine learning, significant new sections throughout, and chapter exercises. Online supplementary material - including lecture videos per section, homeworks, data, and code in MATLAB®, Python, Julia, and R - available on databookuw.com.83,25 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science in Engineering Vol. 10, Fachbücher von François Hemez, Eleonora Maria Tronci, Austin Downey, Thomas MatarazzoDas Fachbuch "Data Science in Engineering Vol. 10" ist eine umfassende Sammlung von Beiträgen, die im Rahmen der 42. IMAC-Konferenz zur strukturellen Dynamik im Jahr 2024 präsentiert wurden. Dieses Werk vereint aktuelle Forschungsergebnisse und Fallstudien, die sich mit grundlegenden und angewandten Aspekten der Datenwissenschaft im Ingenieurwesen befassen. Die Autoren stellen innovative, datengestützte Analysemethoden vor, darunter Deep Learning und Gaussian Process Analysis. Zudem werden Anwendungen in der nichtlinearen Dynamik und der Schadensdetektion behandelt. Die praxisnahen Ansätze und die Vielfalt der Themen machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und deren Anwendung im Ingenieurwesen auseinandersetzen möchten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Intelligent Science and Intelligent Data Engineering, Fachbücher von Fang Fang, Jian Yang, Sun ChangyinDas Buch "Intelligent Science and Intelligent Data Engineering" dokumentiert die Ergebnisse des dritten Sino-foreign-interchange Workshops zu intelligenter Wissenschaft und intelligenter Datenverarbeitung, der im Oktober 2012 in Nanjing, China, stattfand. Es umfasst 105 sorgfältig begutachtete und ausgewählte Beiträge aus insgesamt 429 eingereichten Arbeiten. Die behandelten Themen sind vielfältig und reichen von Mustererkennung über Computer Vision und Bildverarbeitung bis hin zu maschinellem Lernen und rechnergestützter Intelligenz. Darüber hinaus werden auch Wissensentdeckung, Daten- und Web-Mining sowie grafische und computerbasierte Visualisierung behandelt. Dieses Fachbuch bietet somit einen umfassenden Überblick über aktuelle Entwicklungen und Anwendungen in diesen dynamischen Forschungsbereichen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Einführung in Data Science, Fachbücher von Joel GrusNeuauflage des Standardwerks, jetzt zu Python 3.6 Der ideale Einstieg in Data Science – didaktisch klug angelegt und gut nachvollziehbar. Bietet mathematisches Hintergrundwissen und einen Crashkurs für Python. Enthält neues Material zu Deep Learning, Statistik und Natural Language Processing. Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weit verbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Data Science and Network Engineering, Fachbücher von David Taniar, Sarat Kumar Patra, Nirmalya Kar, Suyel Namasudra
Das Buch "Data Science and Network Engineering" präsentiert eine Sammlung von Forschungsarbeiten, die auf der Internationalen Konferenz für Datenwissenschaft und Netzwerktechnik (ICDSNE 2024) vorgestellt wurden. Diese Konferenz wurde vom Department of Computer Science and Engineering des National Institute of Technology Agartala in Tripura, Indien, organisiert. Die Beiträge stammen von Forschenden, Akademikerinnen und Akademikern, Geschäftsführenden und Fachleuten aus der Industrie, die sich mit der Lösung realer Probleme durch die Anwendung von Datenwissenschaft und Netzwerktechnik befassen. Das Buch behandelt eine Vielzahl fortgeschrittener Themen, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Computer-Netzwerke, Blockchain, Sicherheit und Datenschutz, Internet der Dinge (IoT), Cloud-Computing, Big Data und das Management von Lieferketten. Die verschiedenen Abschnitte sind besonders wertvoll für Forschende, die in den Bereichen Datenwissenschaft und Netzwerktechnik tätig sind.
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Data Science in der Praxis, Fachbücher von Tom Alby
Der ideale Einstieg in Data Science für Praktiker! Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse – Sie bekommen hier den Rundumblick, den Sie für Ihre Projekte brauchen. So heben Sie den Schatz, den Daten darstellen können, wenn man sie richtig befragt. Sie lernen die einschlägigen Analysemethoden kennen, bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R und erfahren, wie Sie maschinelles Lernen einsetzen. Und zwar inklusive dazugehöriger Werkzeuge wie Notebooks, die die Data-Science-Programmierung heutzutage so zugänglich machen. Und weil es mit der Technik allein nicht getan ist, geht das Buch auch auf Probleme der Projektdurchführung ein, beleuchtet verschiedene Anwendungsfelder und vergisst auch nicht, ethische Aspekte anzusprechen. Mit vielen Beispielen, Hinweisen für den Fehlerfall, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps. Aus dem Inhalt: Erste Schritte mit R und RStudio Grundbegriffe der Statistik Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren k-Means Clustering Lineare und nichtlineare Regression Vorhersagen, Clustering, Klassifizierung Tipps und Werkzeuge für alle Projektphasen Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen KI und maschinelles Lernen einsetzen Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungsfälle Machine Learning: Modelle richtig trainieren.
34,90 €*
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Data Science in Engineering, Volume 10, Fachbücher von François Hemez, Ramin MadarshahianDas Fachbuch "Data Science in Engineering, Volume 10" ist eine umfassende Sammlung von Beiträgen, die im Rahmen der 41. IMAC-Konferenz, einer bedeutenden Veranstaltung zur strukturellen Dynamik, präsentiert wurden. Diese zehnte Ausgabe bietet einen tiefen Einblick in die neuesten Entwicklungen und Anwendungen der Datenwissenschaft im Ingenieurwesen. Die enthaltenen Arbeiten decken sowohl grundlegende als auch angewandte Aspekte ab und beinhalten innovative datengestützte Analysemethoden, wie beispielsweise Deep Learning und Gaussian Process Analysis. Zudem werden praxisnahe Fallstudien vorgestellt, die sich mit der Echtzeit-Videoanalyse, nichtlinearen Dynamiken, Schadensdetektion sowie hochfrequenten strukturellen Überwachungs- und Prognosetechniken befassen. Dieses Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich für die Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und Ingenieurwesen interessieren und die neuesten Forschungsergebnisse in diesem dynamischen Bereich verfolgen möchten.267,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Big Data Analytics in Astronomy, Science, and Engineering, Fachbücher von Subhash Bhalla, Shelly Sachdeva, Yutaka WatanobeDas Fachbuch "Big Data Analytics in Astronomy, Science, and Engineering" präsentiert die Ergebnisse der 13. Internationalen Konferenz zu Big Data Analytics, die im November 2025 in Aizu, Japan, stattfand. Es umfasst 23 sorgfältig ausgewählte und begutachtete Beiträge aus 145 eingereichten Arbeiten. Die Themen sind in verschiedene Abschnitte gegliedert, darunter Big Data Management und Visualisierung, datenwissenschaftliche Architekturen und Systeme, Anwendungen der Datenwissenschaft sowie Informationssicherheit und Cloud-Computing. Dieses Buch bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der Datenanalyse in den Naturwissenschaften und Ingenieurwesen und richtet sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit den Möglichkeiten und Technologien der Big Data Analyse auseinandersetzen.70,61 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Driven Science and Engineering, Fachbücher von Steven L. Brunton, J. Nathan KutzData-driven discovery is revolutionizing how we model, predict, and control complex systems. Now with Python and MATLAB®, this textbook trains mathematical scientists and engineers for the next generation of scientific discovery by offering a broad overview of the growing intersection of data-driven methods, machine learning, applied optimization, and classical fields of engineering mathematics and mathematical physics. With a focus on integrating dynamical systems modeling and control with modern methods in applied machine learning, this text includes methods that were chosen for their relevance, simplicity, and generality. Topics range from introductory to research-level material, making it accessible to advanced undergraduate and beginning graduate students from the engineering and physical sciences. The second edition features new chapters on reinforcement learning and physics-informed machine learning, significant new sections throughout, and chapter exercises. Online supplementary material - including lecture videos per section, homeworks, data, and code in MATLAB®, Python, Julia, and R - available on databookuw.com.83,25 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science in Engineering Vol. 10, Fachbücher von François Hemez, Eleonora Maria Tronci, Austin Downey, Thomas MatarazzoDas Fachbuch "Data Science in Engineering Vol. 10" ist eine umfassende Sammlung von Beiträgen, die im Rahmen der 42. IMAC-Konferenz zur strukturellen Dynamik im Jahr 2024 präsentiert wurden. Dieses Werk vereint aktuelle Forschungsergebnisse und Fallstudien, die sich mit grundlegenden und angewandten Aspekten der Datenwissenschaft im Ingenieurwesen befassen. Die Autoren stellen innovative, datengestützte Analysemethoden vor, darunter Deep Learning und Gaussian Process Analysis. Zudem werden Anwendungen in der nichtlinearen Dynamik und der Schadensdetektion behandelt. Die praxisnahen Ansätze und die Vielfalt der Themen machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und deren Anwendung im Ingenieurwesen auseinandersetzen möchten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Einführung in Data Science, Fachbücher von Joel GrusNeuauflage des Standardwerks, jetzt zu Python 3.6 Der ideale Einstieg in Data Science – didaktisch klug angelegt und gut nachvollziehbar. Bietet mathematisches Hintergrundwissen und einen Crashkurs für Python. Enthält neues Material zu Deep Learning, Statistik und Natural Language Processing. Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weit verbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science and Network Engineering, Fachbücher von David Taniar, Sarat Kumar Patra, Nirmalya Kar, Suyel NamasudraDas Buch "Data Science and Network Engineering" präsentiert eine Sammlung von Forschungsarbeiten, die auf der Internationalen Konferenz für Datenwissenschaft und Netzwerktechnik (ICDSNE 2024) vorgestellt wurden. Diese Konferenz wurde vom Department of Computer Science and Engineering des National Institute of Technology Agartala in Tripura, Indien, organisiert. Die Beiträge stammen von Forschenden, Akademikerinnen und Akademikern, Geschäftsführenden und Fachleuten aus der Industrie, die sich mit der Lösung realer Probleme durch die Anwendung von Datenwissenschaft und Netzwerktechnik befassen. Das Buch behandelt eine Vielzahl fortgeschrittener Themen, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Computer-Netzwerke, Blockchain, Sicherheit und Datenschutz, Internet der Dinge (IoT), Cloud-Computing, Big Data und das Management von Lieferketten. Die verschiedenen Abschnitte sind besonders wertvoll für Forschende, die in den Bereichen Datenwissenschaft und Netzwerktechnik tätig sind.299,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science in der Praxis, Fachbücher von Tom AlbyDer ideale Einstieg in Data Science für Praktiker! Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse – Sie bekommen hier den Rundumblick, den Sie für Ihre Projekte brauchen. So heben Sie den Schatz, den Daten darstellen können, wenn man sie richtig befragt. Sie lernen die einschlägigen Analysemethoden kennen, bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R und erfahren, wie Sie maschinelles Lernen einsetzen. Und zwar inklusive dazugehöriger Werkzeuge wie Notebooks, die die Data-Science-Programmierung heutzutage so zugänglich machen. Und weil es mit der Technik allein nicht getan ist, geht das Buch auch auf Probleme der Projektdurchführung ein, beleuchtet verschiedene Anwendungsfelder und vergisst auch nicht, ethische Aspekte anzusprechen. Mit vielen Beispielen, Hinweisen für den Fehlerfall, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps. Aus dem Inhalt: Erste Schritte mit R und RStudio Grundbegriffe der Statistik Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren k-Means Clustering Lineare und nichtlineare Regression Vorhersagen, Clustering, Klassifizierung Tipps und Werkzeuge für alle Projektphasen Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen KI und maschinelles Lernen einsetzen Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungsfälle Machine Learning: Modelle richtig trainieren.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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