Matthias Plaue – författare

Dies ist ein Buch über die Mathematik, welches insbesondere die Anforderungen des Bachelorstudiums sinnvoll bedient. Es behandelt die Grundlagen und danach den Stoff der linearen Algebra und eindimensionalen Analysis. Damit deckt es den Stoff ab, der an Universitäten wesentlich im ersten Semester behandelt wird. Dabei wenden wir uns an Physiker, Mathematiker sowie ambitionierte Lehramtskandidaten und Ingenieure.

Hiermit liegt der erste Band einer dreiteiligen Reihe vor, welche die Themen beinhaltet, die gewöhnlich Inhalt der Basisvorlesungen sind; darüber hinaus werden im letzten Band Grundlagen für das Beherrschen von weiteren Themen in Spezialvorlesungen geboten. Es liegt also eine konsistente Reihe für wichtige Teile der mathematischen Ausbildung vor.

Das Buch fördert sowohl das Verständnis als auch das konzentrierte Lernen für Klausuren und mündliche Prüfungen.

Die Autoren bringen ihre Erfahrungen aus zahlreichen erfolgreichen Vorlesungen und Übungen zum Nutzen der Studierenden ein.

Auf einen Blick:

Das Buch ist für die zweite Auflage komplett durchgesehen und um zahlreiche Aufgaben mit Lösungen ergänzt.

Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick

This textbook provides an easy-to-understand introduction to the mathematical concepts and algorithms at the foundation of data science. It covers essential parts of data organization, descriptive and inferential statistics, probability theory, and machine learning. These topics are presented in a clear and mathematical sound way to help readers gain a deep and fundamental understanding. Numerous application examples based on real data are included. The book is well-suited for lecturers and students at technical universities, and offers a good introduction and overview for people who are new to the subject. Basic mathematical knowledge of calculus and linear algebra is required.

Dies ist ein Buch über die Mathematik, welches insbesondere die neuen Anforderungen des Bachelorstudiums sinnvoll bedient. Es behandelt die Grundlagen und danach den Stoff der linearen Algebra und eindimensionalen Analysis. Damit deckt es den Stoff ab, der an Universitäten wesentlich im ersten Semester behandelt wird. Dabei wenden wir uns an Physiker, Mathematiker sowie ambitionierte Lehramtskandidaten und Ingenieure.

Das Buch fördert sowohl das Verständnis als auch das konzentrierte Lernen für Klausuren und mündliche Prüfungen.

Auf einen Blick:

Dies ist ein Buch über die Mathematik, welches insbesondere die Anforderungen des Bachelorstudiums sinnvoll bedient. Es behandelt die Analysis in mehreren Variablen sowie gewöhnliche und partielle Differenzialgleichungen. Dabei wenden wir uns an Physiker, Mathematiker sowie ambitionierte Lehramtskandidaten und Ingenieure.

Das Buch fördert sowohl das Verständnis als auch das konzentrierte Lernen für Klausuren und mündliche Prüfungen.

Die Autoren bringen ihre Erfahrungen aus zahlreichen erfolgreichen Vorlesungen und Übungen zum Nutzen der Studierenden ein.

Auf einen Blick: