Data Science
Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Know-how für Data ScientistsÜbersichtliche und anwendungsbezogene Einführung Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigtData 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 Einfü…
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V211:
Noch nicht erschienen, Februar 2021
Produktdetails
Weitere Autoren: Trahasch, Stephan (Hrsg.) / Zimmer, Michael (Hrsg.) / Felden, Carsten (Hrsg.)
- ISBN: 978-3-86490-822-4
- EAN: 9783864908224
- Produktnummer: 35368685
- Verlag: dPunkt
- Sprache: Deutsch
- Erscheinungsjahr: 2021
- Seitenangabe: 350 S.
- Masse: H24.0 cm x B16.5 cm
- Auflage: 2. A.
Über den Autor
Prof. Dr. Uwe Haneke lehrt seit 2003 an der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik (IWI) der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft. Zu seinen Hauptarbeitsgebieten gehören Betriebswirtschaftslehre, Business Intelligence, Geschäftsprozessmanagement und Projektmanagement. Daneben leitet er das von ihm gegründete osbi::lab an der Hochschule Karlsruhe, wo er sich vor allem mit Fragestellungen aus den Bereichen Business Analytics, Big Data und Visualisierung beschäftigt.Prof. Dr. Stephan Trahasch ist seit 2012 an der Hochschule Offenburg Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data, Agile Business Intelligence. Seine Forschungsprojekte in der Forschungsgruppe Analytics und Data Science beschäftigen sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big Data Technologien in Unternehmen sowie der Weiterentwicklung von BI-Produkten um fortgeschrittene analytische Methoden.Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er hat über Data & Analytics Governance promoviert, ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig und beschäftigte sich mit dem Aufbau komplexer Data-, Analytics- und KI-Architekturen sowie der Einführung und Konzeption zugehöriger Governance-Strukturen.Prof. Dr. Carsten Felden ist Universitätsprofessor an der TU Bergakademie Freiberg in Sachsen. Dabei hat er die Professur für ABWL, insbesondere Informationswirtschaft/Wirtschaftsinformatik inne. In der Lehre fokussiert Prof. Dr. Felden auf Business Intelligence und Predictive Analytics. Zentrale Forschungsthemen sind Arbeiten im Bereich der Analytics, des Data Warehousing, der Prozessanalyse, der XBRL und Analysen in IT-Reifegradmodellen. Er ist Vorstandsvorsitzender des TDWI Deutschland e.V.
1 weiteres Werk von Uwe (Hrsg.) Haneke:
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