Animals-bøgerne i rækkefølge

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

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