| 000 -Satzkennung |
|---|
| Kontrollfeld mit fester Länge |
04155cam a2200445 c 4500 |
| 001 - Kontrollnummer |
|---|
| Kontrollfeld |
10.3139/9781569902356 |
| 003 - Kontrollnummer Identifier |
|---|
| Kontrollfeld |
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG |
| 005 - Datum und Zeit der letzten Transaktion |
|---|
| Kontrollfeld |
20241106121600.0 |
| 006 - Datenelemente mit fester Länge - Weitere Materialmerkmale |
|---|
| Kontrollfeld mit fester Länge |
m o d |
| 007 - Feld mit fester Länge zur physischen Beschreibung - Allgemeine Information |
|---|
| Kontrollfeld mit fester Länge |
cr nnunnnannuu |
| 008 - Feld mit fester Länge zur physischen Beschreibung - Allgemeine Angaben |
|---|
| Kontrollfeld mit fester Länge |
240801s2024 gw o ||| 0 eng d |
| 020 ## - Internationale Standardbuchnummer |
|---|
| Internationale Standardbuchnummer |
9781569902356 |
| 024 3# - Anderer Standardidentifier |
|---|
| Standardnummer oder Code |
9781569902356 |
| 024 7# - Anderer Standardidentifier |
|---|
| Standardnummer oder Code |
10.3139/9781569902356 |
| Quelle der Nummer oder des Codes |
doi |
| 037 ## - Erwerbungsquelle |
|---|
| Bestandsnummer |
553/00235 |
| Quelle der Bestandsnummer/Erwerbung |
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG |
| Ausgabeform |
ED (ONIX) |
| 040 ## - Katalogisierungsquelle |
|---|
| Original-Katalogisierungsstelle |
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG |
| Katalogisierungssprache |
ger |
| Übertragungsstelle |
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG |
| Beschreibungsfestlegungen |
rda |
| 041 0# - Sprachcode |
|---|
| Sprachcode des Textes/der Tonspur oder des separaten Titels |
eng |
| 100 1# - Haupteintragung - Personenname |
|---|
| Personenname |
Munro, Katherine |
| 245 14 - Titel |
|---|
| Titel |
The Handbook of Data Science and AI |
| Zusatz zum Titel |
Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics |
| 246 23 - Titelvarianten |
|---|
| Hauptsachtitel/Kurztitel |
Papp, The Data Science Handbook - englische Ausgabe, 2.A., E-Book PDF |
| 250 ## - Ausgabebezeichnung |
|---|
| Ausgabebezeichnung |
2. Auflage |
| 260 ## - Publikation, Vertrieb usw. |
|---|
| Erscheinungsjahr, Vertriebsjahr etc. |
2024 |
| 263 ## - Geplantes Erscheinungsdatum |
|---|
| Geplantes Erscheinungsdatum |
202408 |
| 264 #1 - Produktion, Veröffentlichung, Distribution, Herstellung und Urheberrechtsvermerk |
|---|
| Herstellungs-, Veröffentlichungs- Vertriebs-, Erzeugungsort |
München |
| Produzent, Herausgeber, Distributor, Hersteller |
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG |
| Datum der Herstellung, der Veröffentlichung, des Vertriebs oder des Urheberschutzvermerks |
2024 |
| 300 ## - Physische Beschreibung |
|---|
| Umfang |
1 Online-Ressource (876 Seiten) |
| 336 ## - Inhaltstyp |
|---|
| Inhaltstypterm |
Text |
| Inhaltstypcode |
txt |
| Quelle |
rdacontent |
| 337 ## - Medientyp |
|---|
| Bezeichnung des Medientyps |
Computermedien |
| Medientypcode |
c |
| Quelle |
rdamedia |
| 338 ## - Datenträgertyp |
|---|
| Datenträgertypbezeichnung |
Online-Ressource |
| Datenträgertypcode |
cr |
| Quelle |
rdacarrier |
| 366 ## - Angaben über die Lieferbarkeit im Handel |
|---|
| Code für den Verfügbarkeitsstatus |
NP 20240805 |
| Quelle des Codes für den Verfügbarkeitsstatus |
onixas |
| 500 ## - Allgemeine Fußnote |
|---|
| Allgemeine Fußnote |
[2., aktualisierte und erweiterte Auflage] |
| 520 ## - Fußnote zu Zusammenfassungen usw. |
|---|
| Fußnote zur Zusammenfassung usw. |
- A comprehensive overview of the various fields of application of data science and artificial intelligence.<br/>- Case studies from practice to make the described concepts tangible.<br/>- Practical examples to help you carry out simple data analysis projects.<br/>- BONUS in print edition: E-Book inside<br/><br/>Data Science, Big Data, Artificial Intelligence and Generative AI are currently some of the most talked-about concepts in industry, government, and society, and yet also the most misunderstood. This book will clarify these concepts and provide you with practical knowledge to apply them.<br/>Using exercises and real-world examples, it will show you how to apply data science methods, build data platforms, and deploy data- and ML-driven projects to production. It will help you understand - and explain to various stakeholders - how to generate value from such endeavors. Along the way, it will bring essential data science concepts to life, including statistics, mathematics, and machine learning fundamentals, and explore crucial topics like critical thinking, legal and ethical considerations, and building high-performing data teams.<br/>Readers of all levels of data familiarity - from aspiring data scientists to expert engineers to data leaders - will ultimately learn: how can an organization become more data-driven, what challenges might it face, and how can they as individuals help make that journey a success.<br/><br/>The team of authors consists of data professionals from business and academia, including data scientists, engineers, business leaders and legal experts. All are members of the Vienna Data Science Group (VDSG), an NGO that aims to establish a platform for exchanging knowledge on the application of data science, AI and machine learning, and raising awareness of the opportunities and potential risks of these technologies.<br/><br/>WHAT‘S INSIDE //<br/>- Critical Thinking and Data Culture: How evidence driven decision making is the base for effective AI.<br/>- Machine Learning Fundamentals: Foundations of mathematics, statistics, and ML algorithms and architectures<br/>- Natural Language Processing and Computer Vision: How to extract valuable insights from text, images and video data, for real world applications.<br/>- Foundation Models and Generative AI: Understand the strengths and challenges of generative models for text, images, video, and more.<br/>- ML and AI in Production: Turning experimentation into a working data science product.<br/>- Presenting your Results: Essential presentation techniques for data scientists. |
| 588 0# - Anmerkung zur Ausgabe, zum Teil oder zur Iteration, die/der als Grunlage für die Identifizierung der Ressource verwendet wird |
|---|
| Anmerkung zur Ausgabe, zum Teil oder zur Iteration, die/der als Grunlage für die Identifizierung der Ressource verwendet wird |
Online Ressource; Titel vom Titelbildschirm (Stand 1. August 2024) |
| 650 #4 - Nebeneintragung unter einem Schlagwort - Sachschlagwort |
|---|
| Sachschlagwort oder geografischer Name als Eintragungselement |
Handbücher und Einführungen |
| 650 #4 - Nebeneintragung unter einem Schlagwort - Sachschlagwort |
|---|
| Sachschlagwort oder geografischer Name als Eintragungselement |
KI & Data Science |
| 776 08 - Andere physische Form |
|---|
| Verweisungsphrase |
Erscheint auch als |
| Fußnote |
Printausgabe |
| Internationale Standardbuchnummer |
9781569909348 |
| 856 40 - Elektronische Adresse und Zugriff |
|---|
| URL |
<a href="https://doi.org/10.3139/9781569902356">https://doi.org/10.3139/9781569902356</a> |
| Verknüpfungstext |
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| 942 ## - Zusätzliche Felder (Koha) |
|---|
| Klassifikation oder Aufstellungssystematik |
|
| Koha-Medientyp |
E-Book |
| OPAC-Anzeige unterdrücken |
Nein |
| 981 ## - EQUIVALENCE OR CROSS-REFERENCE-SERIES STATEMENT--CORPORATE NAME/TITLE [LOCAL, CANADA] |
|---|
| Ort des Kongresses |
000048.021842 |