Beschreibung
Alles über den neuen Fachinformatik-Ausbildungsgang Daten- und Prozessanalyse. Worauf es dabei ankommt, zeigt Auszubildenden dieser Fachrichtung dieses neue Lehr- und Praxisbuch. Mathematische Grundlagen, Einführung in die Programmierung, Algorithmen und insbesondere Machine-Learning-Verfahren werden ebenso behandelt wie die Geschäftsprozessanalyse. Für alle Themen kommen praxiserprobte Sprachen, Tools und Bibliotheken zum Einsatz. Inkl. zahlreicher Übungsaufgaben Aus dem Inhalt: Die Ausbildung im ÜberblickWas sind Datenanalyse, Machine Learning und KI?LogikLineare AlgebraStochastikAnalysisPython-ProgrammierkursDaten aufbereitenMachine-Learning-AlgorithmenKünstliche neuronale NetzwerkeGrundlagen der GeschäftsprozessanalyseProzessmodellierung mit BPMN 2.0Das ERP- und CRM-System dolibarrZahlreiche Übungsaufgaben
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Autorenportrait
Sascha Kersken arbeitet seit vielen Jahren als Trainer für EDV-Schulungen in den Themengebieten Netzwerke und Internet, interaktive Medien und Programmierung. Er hat zahlreiche Bücher für O'Reilly übersetzt.
Rezension
»Zahlreiche Übungsaufgaben (jeweils mit Lösungshinweisen) ermöglichen eine gute Selbstüberprüfung der Leser*innen für anstehende Prüfungen.«
Inhalt
1.1 ... Die Ausbildung im Überblick ... 23
1.2 ... Datenanalyse und künstliche Intelligenz ... 26
2.1 ... Logik und Mengenlehre ... 35
2.2 ... Lineare Algebra ... 60
2.3 ... Stochastik ... 77
2.4 ... Funktionen und ihre Eigenschaften ... 88
2.5 ... Übungsaufgaben ... 94
3.1 ... Loslegen ... 100
3.2 ... Grundelemente von Python ... 110
3.3 ... Objektorientiertes Python ... 154
3.4 ... Übungsaufgaben ... 181
4.1 ... Module installieren, importieren und einsetzen ... 183
4.2 ... Mathematische Module ... 186
4.3 ... Andere wichtige Module ... 202
4.4 ... Übungsaufgaben ... 220
5.1 ... Listen durchsuchen und sortieren ... 224
5.2 ... Nichtsequenzielle Datenstrukturen durchsuchen ... 239
5.3 ... Mit Graphen arbeiten ... 256
5.4 ... Bedingungserfüllungsprobleme ... 262
5.5 ... Genetische Algorithmen ... 271
5.6 ... Übungsaufgaben ... 294
6.1 ... Häufig verwendete Datenquellformate ... 298
6.2 ... Mit Datenbanken arbeiten ... 314
6.3 ... Daten aufbereiten und untersuchen ... 328
6.4 ... Übungsaufgaben ... 358
7.1 ... Überwachtes Lernen ... 361
7.2 ... Unüberwachtes Lernen ... 387
7.3 ... Übungsaufgaben ... 394
8.1 ... Einführung und Überblick ... 397
8.2 ... Ein neuronales Netzwerk manuell implementieren ... 402
8.3 ... Neuronale Netzwerke mithilfe von Python-Modulen einsetzen ... 413
8.4 ... Übungsaufgaben ... 417
9.1 ... Überblick ... 419
9.2 ... Prozesse mit der BPMN modellieren ... 426
9.3 ... Mit einem ERP- und CRM-System arbeiten ... 440
9.4 ... Übungsaufgaben ... 447
