Mathe-Basics für Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung f...

"Mathe-Basics für Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse" von Frank Langenau ist ein Fachbuch, das sich an angehende Data Scientists richtet und ihnen die mathematischen Grundlagen vermittelt, die für die Datenanalyse entscheidend sind. Das Buch behandelt drei zentrale Themenbereiche: 1. **Lineare Algebra**: Hier werden Konzepte wie Vektoren, Matrizen und Transformationen eingeführt, die essenziell für das Verständnis von Algorithmen im maschinellen Lernen sind. 2. **Statistik**: Dieser Abschnitt bietet eine Einführung in statistische Methoden und deren Anwendung in der Datenanalyse. Es werden grundlegende Begriffe wie Mittelwerte, Varianz und Korrelationen erklärt. 3. **Wahrscheinlichkeitsrechnung**: Der Autor erläutert grundlegende Prinzipien der Wahrscheinlichkeitstheorie und deren Bedeutung für Vorhersagemodelle und Unsicherheitsanalysen. Das Buch ist praxisorientiert und enthält zahlreiche Beispiele sowie Übungen, um das Gelernte anzuwenden. Ziel ist es, den Lesern ein solides Fundament zu bieten, auf dem sie ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse weiter ausbauen können.