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- Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
- Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
- Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
- Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
- Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
- Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Prof. Dr. Stephan Trahasch i
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
|---|---|
| Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Buch |
| Reihe: | Edition TDWI |
| Inhalt: |
XX
372 S. |
| ISBN-13: | 9783864908224 |
| ISBN-10: | 3864908221 |
| Sprache: | Deutsch |
| Einband: | Gebunden |
| Autor: |
Haneke, Uwe
Trahasch, Stephan Zimmer, Michael Felden, Carsten |
| Redaktion: |
Haneke, Uwe
Trahasch, Stephan Zimmer, Michael Felden, Carsten |
| Herausgeber: | Uwe Haneke/Stephan Trahasch/Michael Zimmer u a |
| Auflage: | 2. überarbeitete und erweiterte Auflage |
| Hersteller: | dpunkt.Verlag |
| Verantwortliche Person für die EU: | dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, D-69123 Heidelberg, niethammer@dpunkt.de |
| Maße: | 246 x 172 x 27 mm |
| Von/Mit: | Uwe Haneke (u. a.) |
| Erscheinungsdatum: | 25.02.2021 |
| Gewicht: | 0,836 kg |
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