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\ Wir moechten euch Musik und Mathematik erzaehlen: das Schoenste nach der Liebe, das Schwerste nach der Treue.\ Diese beiden Worte, Musik und Mathematik, stehen fuer die Wurzeln von Kunst und Wissen: musik?, die Lust des Singens, Tanzens, Spielens heisst nach .

Vielleicht waren Sie iiberrascht, wenn jemand behauptete, daB Ma- thematik etwas ausgesprochen SchOnes sei. Doch sollten Sie wissen, daB es Leute gibt, die sich ihr ganzes Leben lang mit Mathematik befassen und dort genauso schopferisch tatig sind wie ein Komponist in der Mu- sik. Gewohnlich ist der Mathematiker damit beschiiftigt, ein Problem zu lOsen, und aus diesem ergeben sich dann wieder neue, ebenso schone Probleme wie das gerade geloste. N atiirlich sind mathematische Pro- bleme oft recht schwierig und - wie in anderen Wissenschaften auc- nur zu verstehen, wenn man das Gebiet griindlich studiert hat und es gut kennt. 1981 hat mich Jean Brette, der die Mathematikabteilung des Palais de la Decouverte (Naturwissenschaftliches Museum) in Paris leitet, ein- geladen, dort eine Vorlesung abzuhalten, Oder besser gesagt, ein Ge- sprach mit der Offentlichkeit zu flihren. Niemals zuvor hatte ich vor einem nichtmathematischen Publikum vorgetragen, und somit war dies eine Herausforderung: Wiirde es mir gelingen, einem solchen Samstag- nachmittagsauditorium klarzumachen, was es bedeutet, Mathematik zu betreiben, warum man sich mit Mathematik befaBt? Vnter "Mathema- tik" verstehe ich hier reine Mathematik. Das soIl jedoch nicht etwa he i- Ben, daB reine Mathematik besser sei als andere Arten von Mathematik; aber ich und eine Reihe anderer betreiben nun mal reine Mathematik, und darum geht es im folgenden.

Wirtschaftwissenschaften und Mathematik sind eng miteinander verflochtene Fachgebiete. Aus diesem Grund ist es für Wirtschaftswissenschaftler unerlässlich, sich schon im Grundstudium fundierte Kenntnisse etwa in Finanzmathematik oder Extremwertberechnung anzueignen. Um dieses Wissen verständlich zu vermitteln, erklärt der Autor einerseits die Vorgehensweisen anhand von Praxisbeispielen und zahlreichen Anwendungen. Zum anderen werden die gängigen Methoden ausführlich beleuchtet, damit der Lernende in die Lage versetzt wird, die vorgestellten Modelle zu analysieren, weiterzuentwickeln und an die eigenen Erfordernisse anzupassen. Die Verständnisfragen und Aufgaben mit Lösungen zu jedem Kapitel, erleichtern es dem Studierenden, die eigenen Fortschritte zu überprüfen und Wissenslücken aufzuspüren. Die acht Klausuraufgaben mit angegebener Gewichtung helfen, die Prüfungssituation zu simulieren. Abgerundet wird das Lehrbuch durch ein Repetitorium Schulmathematik, durch das die wichtigsten Grundlagen aufgefrischt werden können.

Wirtschaftwissenschaften und Mathematik sind eng miteinander verflochtene Fachgebiete. Aus diesem Grund ist es für Wirtschaftswissenschaftler unerlässlich, sich schon im Grundstudium fundierte Kenntnisse etwa in Finanzmathematik oder Extremwertberechnung anzueignen. Um dieses Wissen verständlich zu vermitteln, erklärt der Autor einerseits die Vorgehensweisen anhand von Praxisbeispielen und zahlreichen Anwendungen. Zum anderen werden die gängigen Methoden ausführlich beleuchtet, damit der Lernende in die Lage versetzt wird, die vorgestellten Modelle zu analysieren, weiterzuentwickeln und an die eigenen Erfordernisse anzupassen. Die Verständnisfragen und Aufgaben mit Lösungen zu jedem Kapitel, erleichtern es dem Studierenden, die eigenen Fortschritte zu überprüfen und Wissenslücken aufzuspüren. Die acht Klausuraufgaben mit angegebener Gewichtung helfen, die Prüfungssituation zu simulieren. Abgerundet wird das Lehrbuch durch ein Repetitorium Schulmathematik, durch das die wichtigsten Grundlagen aufgefrischt werden können.

Sie möchten endlich wissen, was sich hinter Schlagworten wie „Data Science“ und „Machine Learning“ eigentlich verbirgt – und was man alles damit anstellen kann? Auf allzu viel Mathematik würden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schlüsselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen – und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten! Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt. 

Mathematik zu erlernen und zu lehren gilt als schwierig. Die Begriffe reelle und komplexe Zahlen oder die Kreiszahl Pi sind zwar vielen bekannt, aber nur wenige wissen, was dahinter steckt. Leser, die erfahren wollen, was sich wirklich dahinter verbirgt, werden in diesem Band an die Magie der Mathematik herangeführt: „Das Lesen ist ein Genuß, den man sich nicht entgehen lassen sollte." (Jahresbericht der Deutschen Mathematiker-Vereinigung).

Mathematik zu erlernen und zu lehren gilt als schwierig. Die Begriffe reelle und komplexe Zahlen oder die Kreiszahl Pi sind zwar vielen bekannt, aber nur wenige wissen, was dahinter steckt. Leser, die erfahren wollen, was sich wirklich dahinter verbirgt, werden in diesem Band an die Magie der Mathematik herangeführt: „Das Lesen ist ein Genuß, den man sich nicht entgehen lassen sollte." (Jahresbericht der Deutschen Mathematiker-Vereinigung).