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  • 1
    Buch
    Buch
    Cambridge :Cambridge University Press,
    UID:
    almahu_BV049064072
    Umfang: xiii, 244 Seiten : , Illustrationen, Diagramme, Karten (teilweise farbig).
    ISBN: 978-1-009-20141-4 , 978-1-009-20140-7
    Anmerkung: "An accessible text that provides students and instructors with the data science foundations to address earth science questions using real-world case studies. Focusing on intuitive reasoning, students are encouraged to develop their understanding through exercises utilizing Python notebooks and real datasets"--
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-1-009-20139-1
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Geowissenschaften , Geographie , Allgemeines
    RVK:
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    Schlagwort(e): Geostatistik ; Geowissenschaften ; Datenverarbeitung ; Data Science ; Maschinelles Lernen
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 2
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cambridge, United Kingdom ; : Cambridge University Press,
    UID:
    almafu_9961294066302883
    Umfang: 1 online resource (xiii, 244 pages) : , digital, PDF file(s).
    ISBN: 1-009-20142-5 , 1-009-20139-5 , 1-009-20138-7
    Inhalt: Data Science for the Geosciences provides students and instructors with the statistical and machine learning foundations to address Earth science questions using real-world case studies in natural hazards, climate change, environmental contamination and Earth resources. It focuses on techniques that address common characteristics of geoscientific data, including extremes, multivariate, compositional, geospatial and space-time methods. Step-by-step instructions are provided, enabling readers to easily follow the protocols for each method, solve their geoscientific problems and make interpretations. With an emphasis on intuitive reasoning throughout, students are encouraged to develop their understanding without the need for complex mathematics, making this the perfect text for those with limited mathematical or coding experience. Students can test their skills with homework exercises that focus on data scientific analysis, modeling, and prediction problems, and through the use of supplemental Python notebooks that can be applied to real datasets worldwide.
    Anmerkung: Title from publisher's bibliographic system (viewed on 25 Aug 2023).
    Weitere Ausg.: ISBN 9781009201414
    Sprache: Englisch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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