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Hyndman R: Forecasting

Forecasting

Principles and Practice, the Pythonic Way

Dieses Buch vermittelt einen systematischen Einstieg in die Python-Programmierung und führt Schritt für Schritt durch alle wichtigen Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten. Es beginnt mit den zentralen Sprachelementen wie Datentypen, Variablen, Operatoren, Zeichenketten und numerischen Funktionen und zeigt anhand klarer Beispiele, wie Python effizient eingesetzt wird.
Aufbauend darauf behandelt das Buch strukturierte Daten wie Listen, Tupel, Dictionaries und Sets sowie Kontrollstrukturen mit Verzweigungen und Schleifen. Im weiteren Verlauf werden Funktionen, Fehlerbehandlung und objektorientierte Programmierung ausführlich erklärt. Ein eigenes Kapitel widmet sich dem Arbeiten mit Dateien, inklusive Lesen, Schreiben, CSV-Verarbeitung und grundlegenden Funktionen des Betriebssystems.
Abgerundet wird das Werk durch einen großen Übungsteil mit praxisnahen Aufgaben und vollständigen Lösungen, die das eigenständige Lernen unterstützen und den Stoff festigen. Damit eignet sich das Buch sowohl für Einsteigerinnen und Einsteiger in Informatik und Data Science als auch für Anwenderinnen und Anwender, die ein solides Fundament für weiterführende Python-Anwendungen aufbauen möchten.

Einfacher Einstieg für Anfänger und Quereinsteiger - mit Aufgaben und Lösungsbeispielen

Grundlagen der Python-Programmierung

DK Complete Courses

Learning to code has never been easier than with this innovative visual guide to computer programming for beginners. In our digital world, coding skills are in high demand and the need for programmers is still growing. Taking the first steps in learning to code may seem daunting but by using a graphic method to break code into small chunks, this book brings essential skills easily within reach. Each chapter explores one of the most popular languages, with practical programming projects to show you how programming works. You'll learn to think like a programmer by breaking a problem down into parts, before turning those parts into lines of code. Short, easy-to-follow steps then show you, piece by piece, how to build a complete program. There are challenges for you to tackle to build your confidence before moving on. Written by a team of expert coders and coding teachers, the Beginner's Step-by-Step Coding Course is the ideal way to get to grips with coding.

Learn Computer Programming the Easy Way

Beginner's Step-by-Step Coding Course

In today’s AI-driven business environment, the ability to translate data into sound decisions is increasingly important. This textbook introduces the foundations and practical applications of business analytics, machine learning, and artificial intelligence. Readers learn how to explore and visualize business data, build and evaluate predictive models, and apply analytical methods to support business decisions.The book progresses from core concepts such as data visualization, optimization, model evaluation, supervised learning, and unsupervised learning to advanced topics in deep learning, computer vision, generative AI, text mining, natural language processing, and large language models. It also addresses the limitations and ethical challenges of AI. Step-by-step explanations, business examples, and Python exercises help readers connect analytical concepts with real-world applications.Designed for students and professionals with little or no prior experience in programming or machine learning, the book develops skills progressively from basic concepts to advanced methods. It prepares readers to select, implement, interpret, and evaluate AI-based analytical approaches for a wide range of business problems.Hyunhwan “Aiden” Lee
 is Assistant Professor of Marketing at California State University, Long Beach, USA. His research focuses on marketing analytics, brand and content analytics, and the application of artificial intelligence to business and marketing problems. His work uses machine learning, natural language processing, computer vision, location-based data analysis, large-scale data analysis, and mathematical modeling.
 Reo Song
 &nbsp;is Professor of Marketing and Director of the M.S. in Marketing Analytics program at California State University, Long Beach. His research focuses on machine learning, AI, business analytics, and digital marketing, with publications in leading journals including&nbsp;
 Journal of Marketing
 &nbsp;and&nbsp;
 Production and Operations Management
 . He has advised organizations on AI and machine learning applications, delivers frequent invited talks on AI and business analytics, and contributes regularly to newspaper columns on AI and digital transformation.

An Advanced Guide to Data- Driven Decision Making

Business Analytics and Artificial Intelligence

This textbook covers essential topics in quantitative finance, including stochastic calculus, portfolio optimization (static and dynamic), and risk-neutral pricing. Combining financial theory with real-world applications, the book presents a step-by-step guide to modelling financial data in continuous time using R and Python. The side-by-side presentation of the two software languages allows readers to grasp the similarities and differences between the two codes, while guiding them through models calibrated with actual market data that illustrate the quantitative characteristics of optimal portfolios.
Reinforced with pedagogical features including accompanying online datasets and numerical exercises to understand stochastic processes, this textbook will be a valuable resource for postgraduate students on corporate finance, quantitative finance, portfolio and investment management, risk management and actuarial courses, as well as finance professionals undertaking quantitative modelling.

Numerical Applications in R and Python

Portfolio Management in Continuous Time

Elevate your coding capabilities and gain the skills necessary for maximized performance and career opportunities in the field of Artificial Intelligence. This book is a step-by-step guide designed to equip software engineers with solid foundation of Generative AI basics.

The book begins by introducing Generative AI using Google Colab to establish a solid foundation, before demonstrating how to leverage Python and Julia’s AI capabilities to construct Artificial Neural Networks. You’ll then explore advanced AI models, such as variational autoencoders, in order to generative images and text.

Author Pierluigi Riti not only navigates the complexities of this emerging topic but fills a crucial gap by guiding software engineers through theory before leading them to produce different types of models using only free resources.

What You Will Learn 

Acquire a solid foundation of Generative AI basics.

Utilize the capabilities of Python and Julia to constructure Artificial Neural Networks

Explore advanced AI models including variational autoencoders, to generate images 

Survey different architectures for AI and utilize free resources to produce different AI 




Who This Book Is For

Programmers new to artificial intelligence, but with a fundamental grasp of Python.

From Theory to Practice

Introduction to Generative AI with Julia and Python

De Gruyter Textbook

This book is a textbook about calculus of one variable. It contains proofs of all the theorems, propositions etc but also Python codes in order to solve many calculus problems. To produce these codes we use AI and show to the reader how to do that.&nbsp;
This book aims to supplement the existing bibliography concerning single-variable calculus. Material including Python code for both symbolic and approximate computations. Our goal is to appropriately use artificial intelligence to generate this code and demonstrate to students how this is approximately done. This book is extremely useful for first-year science students, their professors, and others.

with Python and AI

Calculus of One Variable

Django Admin stands as a powerful tool for rapidly developing your business back office interfaces, offering an impressive array of built-in features that can handle many common administrative tasks out of the box. Its strength lies in its ability to quickly generate functional interfaces for data management, user administration, and &nbsp;business operations with minimal code. However developers find themselves investing significant effort to bend Django Admin to their needs, when more complex operations and tasks are required. &nbsp;The Django Admin Handbook is a comprehensive guide, readers will gain deep insights into Django Admin's capabilities, limitations, and customization potential, enabling you to decide whether it's the right tool for your specific project requirements.&nbsp;Organized into five sections, this handbook takes you on a carefully structured journey through Django Admin mastery. The Foundations section establishes core concepts and basic configurations, ensuring a solid understanding of the framework's architecture. The Essential Features section dives into practical implementations of filtering, actions, forms, and performance optimization techniques that form the backbone of any administrative interface. Advanced Customization explores sophisticated features like extending list displays, creating custom views, integrating REST APIs, and implementing background tasks with Celery. The UI/UX Enhancement section demonstrates how to transform the default interface into a modern, responsive application using popular frameworks like Bootstrap and Tailwind CSS, while incorporating dynamic dashboards and data visualizations. Finally, the Security &amp; Access Control section ensures your admin interface is production-ready with robust authentication, permission systems, and audit logging capabilities. Each chapter builds upon the previous, providing both theoretical knowledge and practical implementations you can quickly apply to your projects.By the end, you will have a full overview of Django Admin capabilities. Most importantly, you'll develop the expertise to evaluate when Django Admin is the right tool for your project and how to leverage its features to their full potential. This knowledge will dramatically reduce your development time, allowing you to deliver professional-grade administrative interfaces that perfectly align with your organization's requirements.You Will:<ul><li>Master Django Admin customization techniques to build professional backoffice interfaces in hours instead of days</li><li>Implement advanced features including custom views, REST API integration, and sophisticated query optimization</li><li>Transform the default interface into a modern, responsive application using contemporary CSS frameworks</li><li>Build powerful batch processing systems with custom admin actions and Celery integration for handling resource-intensive operations and long-running tasks</li><li>Design and implement enterprise-grade security systems with role-based access control</li></ul>

The Ultimate Guide to Building Your Back Office in Hours, Not Days

The Django Admin Handbook

Haufe Fachbuch

Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen.&nbsp;Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist.
 
 Inhalte:
 
 <ul>
 <li>Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann</li>
 <li>Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden</li>
 <li>Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht</li>
 <li>Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte</li>
 <li>Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind</li>
 </ul>

Methoden, Tools und Anwendungen

Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden

mitp Praxis

<ul><li>Retro-Games Schritt für Schritt selbst programmieren - ideal für den Einstieg in Python und in die Spieleprogrammierung</li>
<li>Mit Python, pygame und modernen KI-Techniken eigene Spiele entwickeln</li>
<li>Von Arcade-Klassikern bis zu intelligenten NPCs und selbstlernenden Gegnern</li></ul>


Ohne Vorkenntnisse
In diesem Buch lernst du Schritt für Schritt, wie du deine eigenen Spiele auf Basis von bekannten Spiele-Klassikern mit Python programmierst - unabhängig davon, ob du zum ersten Mal programmierst oder schon Vorkenntnisse mit Python oder einer anderen Programmiersprache hast. 
Mit Python und der Spielebibliothek pygame entwickelst du acht verschiedene Retro-Spiele, die nach und nach anspruchsvoller werden. Von einfachen Arcade-Games bis hin zu komplexen Taktik-Klassikern wird die Programmierung aller Spiele leicht verständlich erklärt, so dass du sie direkt ausprobieren, verändern und erweitern kannst.

Einsatz von KI
Mit modernen KI-Techniken bringst du deine Spiele-Klassiker auf das nächste Level, indem du Gegner entwickelst, die intelligent auf dein Verhalten reagieren oder selbstständig dazulernen.

Du lernst unter anderem:
<ul><li>Spiele mit Python und pygame entwickeln</li>
<li>Spielfiguren, Kollisionen und Highscores umsetzen</li>
<li>Labyrinthe, Punktesysteme und Spielsteuerungen programmieren</li>
<li>NPCs mit neuronalen Netzen trainieren</li>
<li>KI-Verfahren wie Q-Learning und Mini-Max praktisch anwenden</li>
<li>eigene Spielideen weiterentwickeln und anpassen</li></ul>
Damit erhältst du nicht nur einen Einstieg in die Programmierung und Spieleentwicklung mit Python, sondern auch - ganz praxisnah - in die Welt der künstlichen Intelligenz.

Spiele im Buch - basierend auf beliebten Klassikern:
<ul><li>Schlangenbiss</li>
<li>Press under Water</li>
<li>Pyramide</li>
<li>Tetrimania</li>
<li>Diamond Pusher</li>
<li>Arcade Fighter mit KI-gesteuerten Gegnern</li>
<li>Robot Chase mit KI-basierter Wegsuche</li>
<li>Landgewinn mit KI-Gegner in verschiedenen Schwierigkeitsstufen</li></ul>

Spiele-Klassiker programmieren - inkl. KI-Funktionen

Retro-Games mit Python für Einsteiger

- Vermittelt Konzepte moderner Game Engines, unabhängig von Unity, Unreal oder Godot
- Game Loop, Komponenten- und ECS-Architekturen systematisch verstehen
- Rendering-Pipeline, Physik, Animation und Audio aus der Engineering-Sicht
- Netzwerktechnik, Performance und Ressourcenmanagement fundiert beherrschen
- Nachvollziehbare Python-Codebeispiele auf jede Engine übertragbar
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Dieses Buch vermittelt fundiert und praxisnah die technischen Grundlagen moderner Game Engines aus architektonischer ebenso wie aus softwaretechnischer Perspektive.
Sie entwickeln ein systematisches Verständnis zentraler Konzepte wie Komponentenarchitektur, Game Loop, Rendering-Pipelines, Physik-Simulation, Zustandsmodelle, Animationssysteme, Audio-Integration und Netzwerkarchitekturen.
Der Schwerpunkt liegt dabei nicht auf einer einzelnen Engine, sondern auf den zugrunde liegenden Prinzipien, Entwurfsmustern und technischen Zusammenhängen, die professionelle Game-Engine-Systeme auszeichnen. Zahlreiche leicht nachvollziehbare Codebeispiele in Python und PyGame machen die Konzepte leicht greifbar und ermöglichen es Ihnen, zentrale Mechanismen zu verstehen und auf jede Engine zu übertragen.
Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, angehende Spieleentwicklerinnen und -entwickler sowie technisch interessierte Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die die Architektur und Funktionsweise moderner Game Engines wirklich verstehen möchten.

AUS DEM INHALT //
- Architektur- und Komponentenmodelle moderner Game Engines
- Game Loop, Ereignisverarbeitung und Systemintegration
- Rendering-Grundlagen und Pipeline-Modelle
- Physik-Simulation und Kollisionserkennung
- Zustandsmodelle und Gameplay-Logik
- Animation und Audiosysteme
- Netzwerkarchitekturen und Multiplayer-Grundlagen
- Ressourcenmanagement und Performance-Optimierung
- Algorithmen in der Spieleentwicklung
- Softwaretechnische Prinzipien im Engine-Design

Grundlegende Konzepte und Techniken

Game Engineering

Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Fifth Edition provides a structured exploration of the statistical techniques essential for analyzing atmospheric data. The book begins with foundational concepts in probability, setting the stage for more advanced topics. It then covers univariate statistics, including empirical distributions, parametric probability models, and both frequentist and Bayesian inference methods, offering tools for rigorous data analysis and interpretation. The text also addresses statistical forecasting and ensemble forecasting, along with methods for verifying forecast accuracy. In addition, time series analysis is explored in detail, enabling readers to understand temporal dependencies in atmospheric data. The book advances into multivariate statistics, presenting matrix algebra and random matrices as mathematical foundations. It discusses the multivariate normal distribution, principal component analysis (EOF), and multivariate analysis of vector pairs to handle complex, multidimensional atmospheric datasets. Techniques for discrimination, classification, and cluster analysis are also examined, providing methods for categorizing and interpreting atmospheric patterns. Supplementary materials include example data sets, probability tables, and a glossary of symbols and acronyms, along with answers to exercises that reinforce learning.

Statistical Methods in the Atmospheric Sciences

Statistical skills are essential for analysing data and ensuring optimal business operation and efficiency. In this clear and concise textbook, Les Oakshott and Kathy Kotiadis guide students through key quantitative techniques, from basic maths and statistics through to advanced topics such as hypothesis testing and linear programming. Grounded in the everyday realities of business, this textbook introduces each chapter with an engaging case study to highlight how organisations operationalise these techniques, ranging from the growth of China's economy and a Covid-19 infection survey to goal scoring at Euro 2024 and the effect of global warming on the occurrence of salmonella in Singapore. New to this edition: -Links the UN Sustainable Development Goals to quantitative techniques -Greater emphasis on Excel to enable seamless transition to blended learning approaches -Walk-through videos of key processes hosted on the companion website This is the essential textbook for delivering quantitative methods and business statistics modules to students of mixed maths abilities across undergraduate and postgraduate levels. Accompanying online resources for this title can be found at bloomsbury.pub/essential-quantitative-methods-8e. These resources are designed to support teaching and learning at no extra cost.

for Business, Management and Finance

Essential Quantitative Methods

Forecasting

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