Actuarial Data Science von Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Wiltrud Weidner, Axel Kiermaier auf einen Blick: Buchprofil, Inhalt und zentrale Daten. Nützlich für alle, die gezielt prüfen statt nur überfliegen wollen.
Actuarial Data Science ist ein Werk von Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Wiltrud Weidner, Axel Kiermaier, das innerhalb der Kategorie Sachbuch eingeordnet wird und bereits durch seine klare thematische Ausrichtung überzeugt. Maschinelles Lernen in der Versicherung fungiert als präzisierende Ergänzung zu Actuarial Data Science und macht die Zielsetzung des Buches schneller erfassbar.
Was diese Ausgabe besonders interessant macht
Für alle, die Bücher von Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Wiltrud Weidner, Axel Kiermaier recherchieren oder vergleichen, ist Actuarial Data Science eine relevante Ausgabe. Actuarial Data Science spricht besonders Nutzer an, die sich für Bücher rund um Sachbuch interessieren. Auch das Veröffentlichungsdatum 2021 macht Actuarial Data Science für zeitlich eingegrenzte Suchen besonders interessant. Actuarial Data Science liegt in Deutsch vor, was für die inhaltliche Nutzung ebenso wichtig ist wie für die bibliografische Suche.
Wichtige Kennzeichen dieser Ausgabe
Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL26337376W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL35557394M, OL35557400M, OL35557399M.
Bibliografische Eckdaten dieser Ausgabe
Titel: Actuarial Data Science
Veröffentlicht am: 2021
Untertitel: Maschinelles Lernen in der Versicherung
Was verrät der Untertitel über Actuarial Data Science?
Mit Maschinelles Lernen in der Versicherung wird deutlich, in welche Richtung das Buch argumentiert oder welche Inhalte besonders hervorgehoben werden.
Wofür sind die Open-Library-IDs hilfreich?
Mit OL26337376W und OL35557394M, OL35557400M, OL35557399M lässt sich das Werk auch in externen bibliografischen Zusammenhängen besser verknüpfen.
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