Format:
489 Seiten
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Diagramme
Edition:
1. Auflage
ISBN:
9783836281140
Series Statement:
Rheinwerk Computing
Content:
Intro -- Materialien zum Buch -- Geleitwort -- Vorwort -- 1 Einführung -- 1.1 Die Ausbildung im Überblick -- 1.1.1 Ablauf der Ausbildung -- 1.1.2 Die Abschlussprüfung -- 1.2 Datenanalyse und künstliche Intelligenz -- 1.2.1 Datenanalyse -- 1.2.2 Kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz -- 1.2.3 Künstliche Intelligenz in der Praxis -- 1.2.4 Interdisziplinäre KI-Forschung -- 1.2.5 Sprachen und Tools für künstliche Intelligenz -- 2 Mathematische Grundlagen -- 2.1 Logik und Mengenlehre -- 2.1.1 Aussagen -- 2.1.2 Mathematische Aussageformen -- 2.1.3 Logische Verknüpfungen -- 2.1.4 Mengen
Content:
2.1.5 Folgen und Reihen -- 2.2 Lineare Algebra -- 2.2.1 Das kartesische Koordinatensystem -- 2.2.2 Vektoren -- 2.2.3 Matrizen -- 2.3 Stochastik -- 2.3.1 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung -- 2.3.2 Einfache Methoden der Statistik -- 2.4 Funktionen und ihre Eigenschaften -- 2.4.1 Bildungsvorschriften für Funktionen -- 2.4.2 Grundlagen der Analysis -- 2.5 Übungsaufgaben -- 3 Programmierkurs mit Python -- 3.1 Loslegen -- 3.1.1 Hallo Python! -- 3.1.2 Mit JupyterLab und Jupyter Notebooks arbeiten -- 3.2 Grundelemente von Python -- 3.2.1 Ausdrücke und Operationen -- 3.2.2 Kontrollstrukturen
Content:
3.2.3 Ein- und Ausgabe -- 3.3 Objektorientiertes Python -- 3.3.1 Erstes Beispiel -- 3.3.2 Methoden und Funktionen definieren -- 3.3.3 Vererbung -- 3.3.4 Ausnahmen behandeln -- 3.4 Übungsaufgaben -- 4 Mit Python-Modulen arbeiten -- 4.1 Module installieren, importieren und einsetzen -- 4.1.1 Module importieren -- 4.1.2 Eigene Python-Dateien als Module importieren -- 4.1.3 Drittanbieter-Module installieren -- 4.2 Mathematische Module -- 4.2.1 Die eingebauten Module math und cmath verwenden -- 4.2.2 Statistikfunktionen mit statistics einsetzen -- 4.2.3 NumPy verwenden
Content:
4.2.4 Diagramme erstellen mit Matplotlib -- 4.3 Andere wichtige Module -- 4.3.1 Kommandozeilenargumente verwenden -- 4.3.2 Verzeichnisinhalte lesen -- 4.3.3 Mit Datum und Uhrzeit arbeiten -- 4.3.4 Reguläre Ausdrücke verwenden -- 4.4 Übungsaufgaben -- 5 Algorithmen und Datenstrukturen -- 5.1 Listen durchsuchen und sortieren -- 5.1.1 Lineare Suche -- 5.1.2 Binärsuche -- 5.1.3 Listen sortieren -- 5.2 Nichtsequenzielle Datenstrukturen durchsuchen -- 5.2.1 Die Tiefensuche verwenden -- 5.2.2 Die Breitensuche verwenden -- 5.2.3 Die A*-Suche verwenden -- 5.3 Mit Graphen arbeiten
Content:
5.3.1 Einfache Graphen modellieren und durchwandern -- 5.3.2 Im Graphen nach Pfaden suchen -- 5.4 Bedingungserfüllungsprobleme -- 5.4.1 Den Algorithmus implementieren -- 5.4.2 Ausführliches Beispiel: ein leeres Sudoku ausfüllen -- 5.4.3 Ein vorbelegtes Sudoku lösen -- 5.5 Genetische Algorithmen -- 5.5.1 Den genetischen Algorithmus implementieren -- 5.5.2 Fallbeispiel: Das Problem des Handlungsreisenden -- 5.5.3 Game of Life -- 5.6 Übungsaufgaben -- 6 Datenquellen nutzen -- 6.1 Häufig verwendete Datenquellformate -- 6.1.1 CSV-Dateien importieren -- 6.1.2 JSON-Daten lesen -- 6.1.3 XML importieren
Note:
Description based upon print version of record
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6.2 Mit Datenbanken arbeiten
Additional Edition:
ISBN 3836281147
Additional Edition:
ISBN 9783836281126
Additional Edition:
Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kersken, Sascha, 1971 - Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen Bonn : Rheinwerk Verlag, 2021 ISBN 3836281120
Additional Edition:
ISBN 9783836281126
Language:
German
Subjects:
Computer Science
Keywords:
Datenanalyse
;
Maschinelles Lernen
;
Programmierung
;
Python
;
Schulbuch
Author information:
Kersken, Sascha 1971-
