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Andere Quellen

E-Medienquellen

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Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich

Über Risiken und Nebenwirkungen der Unstatistik

0 Bewertungen

Verfasser: Krämer, Walter; Gigerenzer, Gerd; Bauer, Thomas

Jahr: 2022

Verlag: Campus Verlag

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Verfasser: Krämer, Walter; Gigerenzer, Gerd; Bauer, Thomas

Jahr: 2022

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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js

0 Bewertungen

Verfasser: Deru, Matthieu; Ndiaye, Alassane

Jahr: 2019

Verlag: Rheinwerk Verlag

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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js

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Verfasser: Deru, Matthieu; Ndiaye, Alassane

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Social Media und KI für Recruiting und Employer Branding

Strategien, Tools und Best Practices für innovatives Talent Acquisition Management

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Verfasser: Laick, Steffen

Jahr: 2025

Verlag: Haufe

Reihe: Haufe Fachbuch

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Deskriptives Data-Mining

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Verfasser: Olson, David L.; Lauhoff, Georg

Jahr: 2023

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Datenvisualisierung mit Power BI

Der schnelle Einstieg in die Welt von Power BI

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Verfasser: Vogel, Peter; Loth, Alexander

Jahr: 2021

Verlag: MITP

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Cover von Python programmieren lernen mit 15-Minuten-Übungen: Das große Übungsbuch für Einsteiger, Umsteiger & Könner zum schneller Verstehen & sofort Anwenden - inkl. Lösungen, OOP, Debugging-Guide uvm.

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Python programmieren lernen mit 15-Minuten-Übungen: Das große Übungsbuch für Einsteiger, Umsteiger & Könner zum schneller Verstehen & sofort Anwenden - inkl. Lösungen, OOP, Debugging-Guide uvm.

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Verfasser: Zingel, Ingo

Jahr: 2026

Verlag: Edition Lunerion

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Numerisches Python

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

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Verfasser: Klein, Bernd

Jahr: 2023

Verlag: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG

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Numerisches Python

Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

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Verfasser: Klein, Bernd

Jahr: 2023

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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js

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Social Media und KI für Recruiting und Employer Branding

Deskriptives Data-Mining

Datenvisualisierung mit Power BI

Python programmieren lernen mit 15-Minuten-Übungen: Das große Übungsbuch für Einsteiger, Umsteiger & Könner zum schneller Verstehen & sofort Anwenden - inkl. Lösungen, OOP, Debugging-Guide uvm.

Numerisches Python

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