Algorithmen für Dummies (eBook)

eBook Download: EPUB
2017
320 Seiten
Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA
978-3-527-80977-6 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Algorithmen für Dummies -  John Paul Mueller,  Luca Massaron
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Algorithmen bestimmen unser Leben. Wer die Auswirkungen von Algorithmen auf unseren Alltag, auf die Wissenschaft und die Wirtschaft verstehen will, sollte dieses anwendungsorientierte Buch lesen.
Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten.

Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen.

Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können.

Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen.

Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

John Paul Müller ist freier Autor und technischer Redakteur. Er hat das Schreiben im Blut. Bis heute hat er 100 Bücher und mehr als 600 Zeitschriftenartikel geschrieben. Seine Themen reichen von Netzwerken bis Haussicherheit und von Datenbankmanagement bis Programmierung.

Luca Massaron ist Data Scientist und spezialisiert auf die Aufbereitung und Analyse von Big Data. Er beherrscht die einfachsten und effektivsten Data-Mining- und Maschinelles-Lernen-Techniken und macht so aus Big Data Smart Data. Als Marketing-Consultant und -Forscher hat er seit dem Jahr 2000 mit Data Science zu tun, mit verschiedenen Kunden und in verschiedenen Märkten. Er ist Top-Ten-Kaggle-Data-Scientist.

Erscheint lt. Verlag 18.9.2017
Sprache deutsch
Themenwelt Sachbuch/Ratgeber Natur / Technik Technik
Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Informatik Theorie / Studium Algorithmen
ISBN-10 3-527-80977-5 / 3527809775
ISBN-13 978-3-527-80977-6 / 9783527809776
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