Data Science
Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
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Beschreibung
Know-how für Data Scientists
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.
Bundle aus Buch und E-Book, beim Verlag erhältlich
Autor*in
Uwe Haneke
Themen in »Data Science«
Analytics Big Data DWH-Modernisierung DWH-Erweiterung Data-Architekturen Analytic-Architekturen Data Privacy Deep Learning Ethik KI Predictive Maintenance Rollenkonzepte Organisationskonzepte TensorFlow Datenanalyse