Bayesian Methods for Hackers

Probabilistic Programming and Bayesian Methods

Author: Cameron Davidson-Pilon

Publisher: Addison-Wesley Professional

ISBN: 9780133902839

Category: Computers

Page: 320

View: 4838

Master Bayesian Inference through Practical Examples and Computation Not Advanced Mathematical Analysis Bayesian methods of inference are deeply natural and extremely powerful. However, most discussions of Bayesian inference rely on intensely complex mathematical analyses and artificial examples, making it inaccessible to anyone without a strong mathematical background. Now, though, Cameron Davidson-Pilon introduces Bayesian inference from a computational perspective, bridging theory to practice freeing you to get results using computing power. "Bayesian Methods for Hackers" illuminates Bayesian inference through probabilistic programming with the powerful PyMC language and the closely related Python tools NumPy, SciPy, and Matplotlib. Using this approach, you can reach effective solutions in small increments, without extensive mathematical intervention. Davidson-Pilon begins by introducing the concepts underlying Bayesian inference, comparing it with other techniques and guiding you through building and training your first Bayesian model. Next, he introduces PyMC through a series of detailed examples and intuitive explanations that have been refined after extensive user feedback. You ll learn how to use the Markov Chain Monte Carlo algorithm, choose appropriate sample sizes and priors, work with loss functions, and apply Bayesian inference in domains ranging from finance to marketing. Once you ve mastered these techniques, you ll constantly turn to this guide for the working PyMC code you need to jumpstart future projects. Coverage includes Learning the Bayesian state of mind and its practical implications Understanding how computers perform Bayesian inference Using the PyMC Python library to program Bayesian analyses Building and debugging models with PyMC Testing your model s goodness of fit Opening the black box of the Markov Chain Monte Carlo algorithm to see how and why it works Leveraging the power of the Law of Large Numbers Mastering key concepts, such as clustering, convergence, autocorrelation, and thinning Using loss functions to measure an estimate s weaknesses based on your goals and desired outcomes Selecting appropriate priors and understanding how their influence changes with dataset size Overcoming the exploration vs. exploitation dilemma: deciding when pretty good is good enough Using Bayesian inference to improve A/B testing Solving data science problems that rely on mountains of data"
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Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
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Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 6101

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
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Python Crashkurs

Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Author: Eric Matthes

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3960881460

Category: Computers

Page: 622

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"Python Crashkurs" ist eine kompakte und gründliche Einführung, die es Ihnen nach kurzer Zeit ermöglicht, Python-Programme zu schreiben, die für Sie Probleme lösen oder Ihnen erlauben, Aufgaben mit dem Computer zu erledigen. In der ersten Hälfte des Buches werden Sie mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Listen, Wörterbücher, Klassen und Schleifen vertraut gemacht. Sie erlernen das Schreiben von sauberem und lesbarem Code mit Übungen zu jedem Thema. Sie erfahren auch, wie Sie Ihre Programme interaktiv machen und Ihren Code testen, bevor Sie ihn einem Projekt hinzufügen. Danach werden Sie Ihr neues Wissen in drei komplexen Projekten in die Praxis umsetzen: ein durch "Space Invaders" inspiriertes Arcade-Spiel, eine Datenvisualisierung mit Pythons superpraktischen Bibliotheken und eine einfache Web-App, die Sie online bereitstellen können. Während der Arbeit mit dem "Python Crashkurs" lernen Sie, wie Sie: - leistungsstarke Python-Bibliotheken und Tools richtig einsetzen – einschließlich matplotlib, NumPy und Pygal - 2D-Spiele programmieren, die auf Tastendrücke und Mausklicks reagieren, und die schwieriger werden, je weiter das Spiel fortschreitet - mit Daten arbeiten, um interaktive Visualisierungen zu generieren - Web-Apps erstellen und anpassen können, um diese sicher online zu deployen - mit Fehlern umgehen, die häufig beim Programmieren auftreten Dieses Buch wird Ihnen effektiv helfen, Python zu erlernen und eigene Programme damit zu entwickeln. Warum länger warten? Fangen Sie an!
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Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

View: 8587

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.
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R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 8577

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

View: 3531

Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.
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R kompakt

Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

Author: Daniel Wollschläger

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662491028

Category: Computers

Page: 277

View: 2098

Dieses Buch liefert eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über den Basisumfang von R zu schaffen und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Diese werden an Beispielen erläutert und an vielen Stellen grafisch illustriert. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten.
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Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868999477

Category: Computers

Page: 312

View: 6376

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.
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Numerische Methoden

Näherungsverfahren und ihre praktische Anwendung

Author: John Douglas Faires,Richard L. Burden

Publisher: Springer Verlag

ISBN: 9783827405968

Category: Science

Page: 630

View: 2432

Numerische Methoden a " NAherungsverfahren also a " sind im allgemeinen Bestandteil von Vorlesungen zur numerischen Analysis. Der Vorteil: Wissenschaftliche GrA1/4ndlichkeit, AusfA1/4hrlichkeit der BeweisfA1/4hrung. Der Nachteil: Mangel an praktischem Nutzen a " u.a. fA1/4r den (angehenden) Natur- und Ingenieurwissenschaftler. Faires und Burden haben daher Ballast abgeworfen: Die Betonung ihres Werkes "Numerische Methoden" liegt in der Anwendung von NAherungsverfahren a " und zwar auf solche Probleme, die fA1/4r Natur- und Ingenieurwissenschaftler charakteristisch sind. Alle Verfahren werden unter dem Aspekt der Implementierung beschrieben und eine vollstAndige mathematische BegrA1/4ndung nur dann diskutiert, falls sie beitrAgt, das Verfahren zu verstehen. Mit der beigefA1/4gten Software a " in FORTRAN und Pascal a " lassen sich die meisten der gestellten Probleme lAsen. "Numerische Methoden" ist so mit Lehrbuch und Nachschlagewerk zugleich.
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Statistische Signale

Grundlagen und Anwendungen

Author: Eberhard Hänsler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662100487

Category: Mathematics

Page: 356

View: 8817

Dieses Lehrbuch behandelt statistische Signalmodelle aus der Sicht der Systemtheorie. Es entstand aus Vorlesungen des Autors an der TH Darmstadt für Studenten der Nachrichten- und Regelungstechnik nach dem Vorexamen. Im Gegensatz zur klassischen Theorie werden in diesem Buch Signale durch Zufallsprozesse modelliert. Nach einem kurzen Abriß der wichtigsten Gesetze der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Zufallsvariable und Zufallsprozesse behandelt. Hieran schließt sich die Betrachtung der Zusammenhänge zwischen den Eigenschaften des Eingangs- und des Ausgangsprozesses eines Systems an. Breiten Raum nehmen dabei Korrelationsfunktionen und Leistungsdichtespektren ein. Im zweiten Teil des Buches werden Anwendungen statistischer Sig- nalmodelle dargestellt. Im Vordergrund steht dabei die Optimierung linearer Systeme. Im einzelnen werden diskutiert: Signalangepaßtes Filter, Prädiktor, Optimalfilter nach Wiener und Kolmogoroff, Kalman-Filter und adaptive Filter. Die einzelnen Abschnitte des Buches beginnen in der Regel mit einer kurzen Herleitung oder einer Definition. Anschließend werden die neu eingeführten Größen diskutiert und Verbindungen zu bereits bekannten Zusammenhängen hergestellt. Jeder Abschnitt schließt mit durchgerechneten Beispielen. Die Darstellung des Stoffes bewegt sich auf dem Mittelweg zwischen "rein anschaulich" und "streng formal". Das Buch gibt daher einem Praktiker einen ausreichenden Hintergrund für den experimentellen Umgang mit Signalen. Gleichzeitig bereitet es Theoretiker auf das Studium weiterführender Darstellungen vor.
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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 498

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
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ISO27001/ISO27002: Ein Taschenführer

Author: Alan Calder

Publisher: IT Governance Ltd

ISBN: 1849289093

Category: Computers

Page: N.A

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Schützen Sie die Informationen Ihrer Organisation mit ISO27001:2013 Informationen gehören zu den wichtigsten Ressourcen Ihrer Organisation und ihre Sicherheit ist überlebenswichtig für Ihr Geschäft. Dieser praktische Taschenführer bietet einen grundlegenden Überblick über die beiden wichtigsten Informationssicherheitsstandards mit den formalen Anforderungen (ISO27001:2013) zum Erstellen eines Informationssicherheit-Managementsystems (ISMS) sowie Empfehlungen zu besten Verfahren (ISO27002:2013) für alle jenen, die dieses Einführen, Umsetzen oder Verwalten müssen. Ein auf der Norm ISO27001/ISO27002 basierendes ISMS bietet zahlreiche Vorteile: Verbessern Sie Ihre Effizienz durch Informationssicherheitssysteme und vorgehensweisen, dank derer Sie sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren könnenSchützen Sie Ihre Informationswerte vor einer Reihe von Cyber-Bedrohungen, krimineller Aktivitäten, Gefährdungen durch Insider und SystemausfälleManagen Sie Ihre Risiken systematisch und erstellen Sie Pläne zum Beseitigen oder Verringern von Cyber-BedrohungenErkennen Sie Bedrohungen oder Prozessfehler eher und beheben Sie sie schnellerDer nächste Schritt zur Zertifizierung? Sie können einen unabhängigen Audit Ihres ISMS anhand der Spezifikationen der Norm ISO27001 vornehmen lassen und, wenn dieser die Konformität Ihres ISMS bestätigt, unter Umständen einen akkreditierte Zertifizierung erhalten. Wir veröffentlichen eine Reihe von Toolkits und Büchern zum Thema ISMS (wie „Nine Steps to Success“), die Sie dabei unterstützen. InhaltDie ISO/IEC 27000 Familie von Informationssicherheitsstandards;Hintergrund der Normen;Unterschied Spezifikation - Leitfaden;Zertifizierungsprozess;Die ISMS und ISO27001;Überblick über ISO/IEC 27001:2013;Überblick über ISO/IEC 27002:2013;Dokumente und Aufzeichnungen;Führungsverantwortung;Prozessansatz und PDCA-Zyklus;Kontext, Politik und Anwendungsbereich;Risikobeurteilung;Die Erklärung zur Anwendbarkeit;Umsetzung;Überprüfung und Handeln;Managementprüfung;ISO27001 Anhang A; Über den Autor Alan Calder ist Gründer und Vorstandsvorsitzender der IT Governance Ltd, ein Informations-, Analyse- und Beratungsunternehmen, das Unternehmen bei der Verwaltung von IT-Governance-, Risikomanagement-, Compliance- und Informationssicherheitsfragen unterstützt. Er verfügt über eine langjährige Erfahrung im Senior Management im privaten und öffentlichen Sektor. Dieser praktische Taschenführer bietet einen grundlegenden Überblick über die beiden wichtigsten Informationssicherheitsstandards – kaufen Sie ihn noch heute und erfahren Sie, wie Sie das wertvollste Gut Ihrer Organisation schützen können.
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Rechnerorganisation und Rechnerentwurf

Die Hardware/Software-Schnittstelle

Author: David Patterson,John LeRoy Hennessy

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110446065

Category: Computers

Page: 833

View: 7172

Mit der deutschen Übersetzung zur fünfter Auflage des amerikanischen Klassikers Computer Organization and Design - The Hardware/Software Interface ist das Standardwerk zur Rechnerorganisation wieder auf dem neusten Stand - David A. Patterson und John L. Hennessy gewähren die gewohnten Einblicke in das Zusammenwirken von Hard- und Software, Leistungseinschätzungen und zahlreicher Rechnerkonzepte in einer Tiefe, die zusammen mit klarer Didaktik und einer eher lockeren Sprache den Erfolg dieses weltweit anerkannten Standardwerks begründen. Patterson und Hennessy achten darauf, nicht nur auf das "Wie" der dargestellten Konzepte, sondern auch auf ihr "Warum" einzugehen und zeigen damit Gründe für Veränderungen und neue Entwicklungen auf. Jedes der Kapitel steht für einen deutlich umrissenen Teilbereich der Rechnerorganisation und ist jeweils gleich aufgebaut: Eine Einleitung, gefolgt von immer tiefgreifenderen Grundkonzepten mit steigernder Komplexität. Darauf eine aktuelle Fallstudie, "Fallstricke und Fehlschlüsse", Zusammenfassung und Schlussbetrachtung, historische Perspektiven und Literaturhinweise sowie Aufgaben. In der neuen Auflage sind die Inhalte in den Kapiteln 1-5 an vielen Stellen punktuell verbessert und aktualisiert, mit der Vorstellung neuerer Prozessoren worden, und der Kapitel 6... from Client to Cloud wurde stark überarbeitetUmfangreiches Zusatzmaterial (Werkzeuge mit Tutorien etc.) stehtOnline zur Verfügung.
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Life Long Learning

Modulare Wissensbasen für elektronische Lernumgebungen

Author: Cornelia Seeberg

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642558216

Category: Computers

Page: 223

View: 2717

Lernen mit elektronischen Dokumenten wird immer wichtiger. Der entscheidende Vorteil des Mediums Computer ist die Möglichkeit, dynamische Dokumente zu erzeugen. Diese Dynamik kann zum einen in den einzelnen Inhalten liegen (Animationen, Simulationen) oder in der Erstellung der Dokumente (adaptive Anpassung an die einzelnen Benutzer/innen). Die Lerndokumente liegen dafür in Modulen, nicht als ein großes Dokument vor. Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen die Module beschrieben sein. Das Buch bietet ein Beschreibungsschema, mit dem aus einer Wissensbasis von unzusammenhängenden Modulen ein gut lesbares und auf die Bedürfnisse der einzelnen Leser/innen angepasstes webbasiertes Dokument erstellt werden kann.
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Agiles Projektmanagement für Dummies

Author: Mark C. Layton

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352781440X

Category: Business & Economics

Page: 432

View: 6740

Agiles Projektmanagement ist ein schneller und flexibler Ansatz zur Entwicklung und Verwaltung von Projekten aller Art, nicht nur im Softwarebereich. Dieses Buch erklärt Ihnen zunächst die agilen Prinzipien und Techniken - auch im Vergleich zum klassischen Projektmanagement. Anschließend sind Sie in der Lage, eine Produkt-Roadmap oder einen Zeitplan für Ihr Projekt nach agilen Prinzipien zu erstellen. Bereiten Sie sich auf Produkteinführungen mit der Leichtigkeit agiler Softwareentwickler vor. Behalten Sie Zeit und Kosten sowie Gruppendynamik, Qualität und Risiko Ihres Projekts im Blick, aber nutzen Sie auch die vorhandenen Freiräume.
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Advanced Web Metrics mit Google Analytics

Praxis-Handbuch

Author: Brian Clifton

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826655664

Category:

Page: 503

View: 6938

Mit dem kostenlosen Google Analytics können Sie herausfinden, wie Sie das Optimum aus Ihrer Website herausholen. Der Google-Insider und Web-Analytics-Experte Brian Clifton zeigt ausführlich, wie Sie Google Analytics gezielt und effektiv einsetzen. Durch die richtige Interpretation und Analyse Ihrer Daten erhalten Sie ein unverzichtbares Werkzeug, um Ihrer Website den letzten Schliff geben zu können und den Erfolg zu steigern.
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Visualize This!

Author: Nathan Yau

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527760229

Category: Statistics / Graphic methods / Data processing

Page: 422

View: 8179

A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.
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Kollektivmasslehre

Author: Gustav Theodor Fechner

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Error analysis (Mathematics).

Page: 483

View: 9855

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