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Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen

Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen Das Handbuch für die neue FIDP-Fachrichtung

Aus der Reihe Rheinwerk Computing
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Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen

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Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.08.2021

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

489

Maße (L/B/H)

22.9/17.2/3 cm

Gewicht

900 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-8112-6

Beschreibung

Rezension

»Zahlreiche Übungsaufgaben (jeweils mit Lösungshinweisen) ermöglichen eine gute Selbstüberprüfung der Leser*innen für anstehende Prüfungen.« EKZ-Informationsdienst 202110

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.08.2021

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

489

Maße (L/B/H)

22.9/17.2/3 cm

Gewicht

900 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-8112-6

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
DE

Email: Info@rheinwerk-verlag.de

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  • Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen


  •   Materialien zum Buch ... 11

      Geleitwort ... 13

      Vorwort ... 17

      1.  Einführung ... 23

           1.1 ... Die Ausbildung im Überblick ... 23

           1.2 ... Datenanalyse und künstliche Intelligenz ... 26

      2.  Mathematische Grundlagen ... 35

           2.1 ... Logik und Mengenlehre ... 35

           2.2 ... Lineare Algebra ... 60

           2.3 ... Stochastik ... 77

           2.4 ... Funktionen und ihre Eigenschaften ... 88

           2.5 ... Übungsaufgaben ... 94

      3.  Programmierkurs mit Python ... 99

           3.1 ... Loslegen ... 100

           3.2 ... Grundelemente von Python ... 110

           3.3 ... Objektorientiertes Python ... 154

           3.4 ... Übungsaufgaben ... 181

      4.  Mit Python-Modulen arbeiten ... 183

           4.1 ... Module installieren, importieren und einsetzen ... 183

           4.2 ... Mathematische Module ... 186

           4.3 ... Andere wichtige Module ... 202

           4.4 ... Übungsaufgaben ... 220

      5.  Algorithmen und Datenstrukturen ... 223

           5.1 ... Listen durchsuchen und sortieren ... 224

           5.2 ... Nichtsequenzielle Datenstrukturen durchsuchen ... 239

           5.3 ... Mit Graphen arbeiten ... 256

           5.4 ... Bedingungserfüllungsprobleme ... 262

           5.5 ... Genetische Algorithmen ... 271

           5.6 ... Übungsaufgaben ... 294

      6.  Datenquellen nutzen ... 297

           6.1 ... Häufig verwendete Datenquellformate ... 298

           6.2 ... Mit Datenbanken arbeiten ... 314

           6.3 ... Daten aufbereiten und untersuchen ... 328

           6.4 ... Übungsaufgaben ... 358

      7.  Machine Learning ... 361

           7.1 ... Überwachtes Lernen ... 361

           7.2 ... Unüberwachtes Lernen ... 387

           7.3 ... Übungsaufgaben ... 394

      8.  Künstliche neuronale Netzwerke ... 397

           8.1 ... Einführung und Überblick ... 397

           8.2 ... Ein neuronales Netzwerk manuell implementieren ... 402

           8.3 ... Neuronale Netzwerke mithilfe von Python-Modulen einsetzen ... 413

           8.4 ... Übungsaufgaben ... 417

      9.  Geschäftsprozessanalyse ... 419

           9.1 ... Überblick ... 419

           9.2 ... Prozesse mit der BPMN modellieren ... 426

           9.3 ... Mit einem ERP- und CRM-System arbeiten ... 440

           9.4 ... Übungsaufgaben ... 447

      A.  Glossar ... 451

      B.  Zweisprachige Wortliste ... 457

      C.  Kommentiertes Literatur- und Linkverzeichnis ... 463

      Index ... 469