Produkt zum Begriff Datenanalyse:
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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 € -
Sacred Fire: A Role Playing Game
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Preis: 9.58 € | Versand*: 0.00 € -
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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Welche Online-Browser-Multiplayer-Spiele eignen sich für die Schule?
Einige Online-Browser-Multiplayer-Spiele, die sich für die Schule eignen könnten, sind beispielsweise "Kahoot!", "Quizlet Live" oder "Skribbl.io". Diese Spiele fördern das Lernen und die Zusammenarbeit der Schülerinnen und Schüler, indem sie Wissen testen, Vokabeln lernen oder kreatives Denken und Zeichnen fördern. Es ist jedoch wichtig, dass die Spiele pädagogisch sinnvoll sind und den Unterrichtsinhalten entsprechen.
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Wie kann ich Datenanalyse lernen?
Um Datenanalyse zu lernen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Du könntest zum Beispiel Online-Kurse oder Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen. Es kann auch hilfreich sein, mit realen Daten zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln. Zudem könntest du dich mit anderen Datenanalysten vernetzen und von ihren Erfahrungen und Tipps profitieren.
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Was versteht man unter Datenanalyse?
Was versteht man unter Datenanalyse? Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Dabei werden verschiedene statistische und mathematische Methoden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke in komplexe Zusammenhänge zu gewinnen. Datenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.
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Welche kostenlosen und ohne Anmeldung spielbaren Multiplayer Online-Browser-Spiele gibt es?
Es gibt viele kostenlose und ohne Anmeldung spielbare Multiplayer Online-Browser-Spiele. Einige beliebte Beispiele sind "Agar.io", "Slither.io", "Diep.io" und "Krunker.io". Diese Spiele bieten schnellen und einfachen Zugang zu Multiplayer-Action und erfordern keine Registrierung oder Installation.
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Fallout: A Post Nuclear Role Playing Game
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King Arthur - The Role-playing Wargame
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King Arthur II: The Role Playing Wargame
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Preis: 3.01 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen und wie können sie auf verschiedene Genres wie Action, Adventure und Puzzle angewendet werden?
Die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen sind die Schaffung einer ausgewogenen Schwierigkeitskurve, die Förderung von Erkundung und Entdeckung, die Integration von Belohnungen und Herausforderungen sowie die Schaffung einer immersiven und thematisch konsistenten Spielwelt. Im Action-Genre können diese Prinzipien angewendet werden, indem Level so gestaltet werden, dass sie aufregende und dynamische Kämpfe ermöglichen, während gleichzeitig die Bewegungsfreiheit und taktische Entscheidungen des Spielers gefördert werden. Im Adventure-Genre können die Prinzipien des Level-Designs genutzt werden, um eine offene und erkundbare Spielwelt zu schaffen, die den Spieler dazu ermutigt, Rätsel zu lösen, Geheimnisse zu entdecken
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Was sind die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen und wie können sie auf verschiedene Genres wie Action, Adventure und Puzzle angewendet werden?
Die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen sind die Schaffung einer ausgewogenen Schwierigkeitskurve, die Förderung von Erkundung und Entdeckung, die Integration von Belohnungen und Herausforderungen sowie die Schaffung einer immersiven und thematisch konsistenten Spielwelt. Im Action-Genre können diese Prinzipien angewendet werden, indem Level so gestaltet werden, dass sie den Spielern genügend Raum für taktische Manöver bieten, während gleichzeitig die Spannung und der Adrenalinschub aufrechterhalten werden. Im Adventure-Genre können die Prinzipien des Level-Designs genutzt werden, um eine offene und erkundbare Spielwelt zu schaffen, die den Spielern die Freiheit gibt, Rätsel zu lösen, Geheimnisse zu entdecken und mit
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Was sind die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen und wie können sie auf verschiedene Genres wie Action, Adventure und Puzzle angewendet werden?
Die wichtigsten Prinzipien des Level-Designs in Videospielen sind die Schaffung einer ausgewogenen Schwierigkeitskurve, die Förderung der Erkundung und Interaktion, die Integration von Storytelling und die Berücksichtigung des Spielerfortschritts. Im Action-Genre können diese Prinzipien durch die Platzierung von Deckungsmöglichkeiten, die Anordnung von Feinden und die Schaffung von dynamischen Umgebungen angewendet werden, um spannende und herausfordernde Kämpfe zu ermöglichen. Im Adventure-Genre können die Prinzipien genutzt werden, um Rätsel und Hindernisse zu schaffen, die die Spieler dazu anregen, die Umgebung zu erkunden und mit NPCs zu interagieren, um die Geschichte voranzutreiben. Im Puzzle-Genre können die Prinzipien verwendet werden, um die
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Wie kann man Datenanalyse und Datenmanagement studieren?
Um Datenanalyse und Datenmanagement zu studieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann ein Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Datenmanagement absolvieren. Es gibt auch spezielle Studiengänge wie Data Science oder Business Analytics, die sich auf diese Themen konzentrieren. Zusätzlich kann man sich auch durch Weiterbildungen und Zertifizierungen in diesem Bereich fortbilden.
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