Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics

Algorithms, Worked Examples, and Case Studies

Author: John D. Kelleher,Brian Mac Namee,Aoife D'Arcy

Publisher: MIT Press

ISBN: 0262029448

Category: Computers

Page: 624

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A comprehensive introduction to the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications.

HCI in Business, Government, and Organizations

5th International Conference, HCIBGO 2018, Held as Part of HCI International 2018, Las Vegas, NV, USA, July 15-20, 2018, Proceedings

Author: Fiona Fui-Hoon Nah,Bo Sophia Xiao

Publisher: Springer

ISBN: 3319917161

Category: Computers

Page: 780

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This book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Conference on HCI in Business, Government and Organizations, HCIBGO 2018, held as part of the 20th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2018, in Las Vegas, NV, USA. The 1171 full papers and 160 posters presented at the 14 co-located HCII 2018 conferences were carefully reviewed and selected from a total of 4346 submissions. The papers address the latest research and development efforts and highlight the human aspects of design and use of computing systems. The papers thoroughly cover the entire field of human-computer interaction, addressing major advances in knowledge and effective use of computers in a variety of application areas. The papers included in this volume cover the following topics: information systems in business; electronic commerce and consumer behavior; social media and social communities in business; social innovation; and business analytics and visualization.

Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems

Proceedings of 7th Computer Science On-line Conference 2018

Author: Radek Silhavy

Publisher: Springer

ISBN: 3319911864

Category: Computers

Page: 486

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This book presents new software engineering approaches and methods, discussing real-world problems and exploratory research that describes novel approaches, modern design techniques, hybrid algorithms and empirical methods. This book constitutes part of the refereed proceedings of the Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems Section of the 7th Computer Science On-line Conference 2018 (CSOC 2018), held in April 2018.

Biomedical Applications Based on Natural and Artificial Computing

International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation, IWINAC 2017, Corunna, Spain, June 19-23, 2017, Proceedings

Author: José Manuel Ferrández Vicente,José Ramón Álvarez-Sánchez,Félix de la Paz López,Javier Toledo Moreo,Hojjat Adeli

Publisher: Springer

ISBN: 3319597736

Category: Computers

Page: 562

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The two volumes LNCS 10337 and 10338 constitute the proceedings of the International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation, IWINAC 2017, held in Corunna, Spain, in June 2017. The total of 102 full papers was carefully reviewed and selected from 194 submissions during two rounds of reviewing and improvement. The papers are organized in two volumes, one on natural and artificial computation for biomedicine and neuroscience, addressing topics such as theoretical neural computation; models; natural computing in bioinformatics; physiological computing in affective smart environments; emotions; as well as signal processing and machine learning applied to biomedical and neuroscience applications. The second volume deals with biomedical applications, based on natural and artificial computing and addresses topics such as biomedical applications; mobile brain computer interaction; human robot interaction; deep learning; machine learning applied to big data analysis; computational intelligence in data coding and transmission; and applications.

Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology

ABC of Bioinformatics

Author: N.A

Publisher: Elsevier

ISBN: 0128114320

Category: Medical

Page: 3284

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Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology: ABC of Bioinformatics combines elements of computer science, information technology, mathematics, statistics and biotechnology, providing the methodology and in silico solutions to mine biological data and processes. The book covers Theory, Topics and Applications, with a special focus on Integrative –omics and Systems Biology. The theoretical, methodological underpinnings of BCB, including phylogeny are covered, as are more current areas of focus, such as translational bioinformatics, cheminformatics, and environmental informatics. Finally, Applications provide guidance for commonly asked questions. This major reference work spans basic and cutting-edge methodologies authored by leaders in the field, providing an invaluable resource for students, scientists, professionals in research institutes, and a broad swath of researchers in biotechnology and the biomedical and pharmaceutical industries. Brings together information from computer science, information technology, mathematics, statistics and biotechnology Written and reviewed by leading experts in the field, providing a unique and authoritative resource Focuses on the main theoretical and methodological concepts before expanding on specific topics and applications Includes interactive images, multimedia tools and crosslinking to further resources and databases

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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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.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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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.

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.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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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.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Leben 3.0

Mensch sein im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

Author: Max Tegmark

Publisher: Ullstein Buchverlage

ISBN: 3843716706

Category: Social Science

Page: 528

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Die Nobelpreis-Schmiede Massachusetts Institute of Technology ist der bedeutendste technologische Think Tank der USA. Dort arbeitet Professor Max Tegmark mit den weltweit führenden Entwicklern künstlicher Intelligenz zusammen, die ihm exklusive Einblicke in ihre Labors gewähren. Die Erkenntnisse, die er daraus zieht, sind atemberaubend und zutiefst verstörend zugleich. Neigt sich die Ära der Menschen dem Ende zu? Der Physikprofessor Max Tegmark zeigt anhand der neusten Forschung, was die Menschheit erwartet. Hier eine Auswahl möglicher Szenarien: - Eroberer: Künstliche Intelligenz übernimmt die Macht und entledigt sich der Menschheit mit Methoden, die wir noch nicht einmal verstehen. - Der versklavte Gott: Die Menschen bemächtigen sich einer superintelligenten künstlichen Intelligenz und nutzen sie, um Hochtechnologien herzustellen. - Umkehr: Der technologische Fortschritt wird radikal unterbunden und wir kehren zu einer prä-technologischen Gesellschaft im Stil der Amish zurück. - Selbstzerstörung: Superintelligenz wird nicht erreicht, weil sich die Menschheit vorher nuklear oder anders selbst vernichtet. - Egalitäres Utopia: Es gibt weder Superintelligenz noch Besitz, Menschen und kybernetische Organismen existieren friedlich nebeneinander. Max Tegmark bietet kluge und fundierte Zukunftsszenarien basierend auf seinen exklusiven Einblicken in die aktuelle Forschung zur künstlichen Intelligenz.

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618072

Category: Computers

Page: 320

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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. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. 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.

Wachstumsperspektiven ausgewählter Entwicklungs- und Schwellenländer

Author: Sven Bolt

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 364096795X

Category: Business & Economics

Page: 113

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Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Konjunktur und Wachstum, Note: 1,0, FOM Hochschule für Oekonomie und Management gemeinnützige GmbH, Hochschulstudienzentrum Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Finanzkrise 2008/2009 führte zu einem dramatischen Einbruch der weltweiten wirtschaftlichen Aktivität. Während die Industrieländer derzeit erste Stabilisierungsanzeichen aufzeigen, jedoch zum Teil immer noch rezessive Tendenzen aufweisen, konnten zahlreiche Entwicklungs- und Schwellenländer bereits wieder ihren Wachstumskurs der vergangenen Jahre aufnehmen. Neben institutionellen und privaten Investoren richten zunehmend auch Wissenschaftler ihren Blick auf die rasante Entwicklung der Entwicklungsländer. Während die Einen auf wachsenden Wohlstand und wirtschaftliche Konvergenz spekulieren, fürchten derweil die Anderen eine Beschleunigung des Klimawandels durch steigenden Ressourcenverbrauch und Bevölkerungswachstum. Tatsächlich nahm die wirtschaftliche Bedeutung der Entwicklungs- und Schwellenländer im Laufe der vergangenen Jahre signifikant zu. Ihr Anteil am Welt-Bruttoinlandsprodukt stieg 2007 auf 25,9%. Doch bilden die Entwicklungs- und Schwellenländer keine homogene Gruppe. Die zunehmende weltwirtschaftliche Verflechtung und der globale Technologieaustausch wirken auf viele Teile der Welt ungleich. So gelang es zahlreichen Ländern ihren Lebensstandard deutlich zu erhöhen und an das Niveau der Industrieländer anzuknüpfen, wohingegen andere Länder noch immer nicht die Barrieren hin zu einem nachhaltigen Wachstum durchbrechen konnten.Innerhalb des Wachstumsprozesses und der Wachstumsdynamik verschiedener Länder existieren offenbar große Unterschiede, so dass die Erklärung des Wirtschaftswachstums die zentrale Herausforderung der Wachstums- und Entwicklungsökonomik darstellt. Das breite Spektrum entwicklungstheoretischer Meinungen und die hohe Komplexität des Entwicklungsprozesses erschweren dabei die Identifizierung der wachstumstreibenden Faktoren.Insofern besteht die Zielsetzung dieser Arbeit darin, die Determinanten des Wachstums mithilfe verschiedener Wachstumstheorien und ergänzender empirischer Erkenntnisse herauszuarbeiten, um im weiteren Verlauf allgemeingültige Indikatoren abzuleiten.Auf einer mehrdimensionalen Basis wird anschließend ein definiertes Länderuniversum hinsichtlich seines Entwicklungsstandes analysiert. Zu diesem Zweck erfahren die Indikatoren aufgrund der unterschiedlichen Bedeutsamkeit im Entwicklungsprozess einer Volkswirtschaft eine Gewichtung, bevor die Länder einem Bewertungsverfahren unterzogen werden. Jedoch finden Interdependenzen und Korrelationen der Indikatoren untereinander in der Bewertung keine Berücksichtigung...

Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Einblicke in das Reverse Engineering des Gehirns

Author: Ray Kurzweil

Publisher: Lola Books

ISBN: 394420316X

Category: Science

Page: 352

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Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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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.