Animals-bøgerne i rækkefølge

  1. Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln: Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen Olivier Caelen
  2. Python lernen mit KI-Tools: Einstieg in die Programmierung mit KI-Unterstützung Allen B. Downey
  3. Programmieren mit KI: KI-Tools für alle Phasen der Codeerstellung nutzen Tom Taulli
  4. Datenarchitekturen: Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen James Serra
  5. ChatGPT in Softwareprojekten: Mit KI Codequalität, Anforderungen und Dokumentation verbessern Patrick Schnell
  6. Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python Tariq Rashid
  7. Data Privacy in der Praxis: Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern Katharine Jarmul
  8. Clean Code Kochbuch: Rezepte für gutes Code-Design und bessere Softwarequalität Maximiliano Contieri
  9. Praxiseinstieg Large Language Models: Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs Sinan Ozdemir
  10. Tidy First?: Mini-Refactorings für besseres Software-Design Kent Beck
  11. R für Data Science: Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren Hadley Wickham
  12. Data Science Management: Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen Marcel Hebing
  13. Natural Language Processing mit Transformern: Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen Thomas Wolf
  14. Einführung in das Lightning Netzwerk: Das Second-Layer-Blockchain-Protokoll für effiziente Bitcoin-Zahlungen verstehen und nutzen Andreas M. Antonopoulos
  15. Data Mesh: Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen Zhamak Dehghani
  16. Produktiv auf der Linux-Kommandozeile: Sicher und souverän mit Linux arbeiten Daniel J. Barrett
  17. Agile Spiele und Simulationen: Praxiserprobte Games für Agile Coaches und Scrum Master. Inklusive vieler Spiele für Online-Workshops Marc Bleß
  18. Cloud Computing nach der Datenschutz-Grundverordnung: Amazon Web Services, Google, Microsoft & Clouds anderer Anbieter in der Praxis Thorsten Hennrich
  19. Einführung in Domain-Driven Design: Von der Buisness-Strategie zum technischen Design Vlad Khononov
  20. PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle Joe Papa

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