Handbuch Data Science und KI
Hanser, Carl (Verlag)
978-3-446-47937-1 (ISBN)
Zu diesem Buch erhalten Sie kostenlos ein eBook dazu.
- Bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science und KI
- Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen
- Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen
- Neu in der 3. Auflage: Generativ KI und LLMs, KI und Klimawandel, ML Ops und ML Security, Zahlreiche Kapitel wurden von Grund auf überarbeitet
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches
Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten diskutiert wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden.
Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und -Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.
In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Data-Science-Konzepte beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen.
Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren.
Aus dem Inhalt:
- Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen
- Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT bis AutoML
- Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien
- Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen
- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, Durchführen von Was-wäre-wenn-Analysen
- ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt
- Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
"Das Handbuch bietet einen umfassenden Überblick mit vielen Fallbeispielen aus der Praxis über die Anwendungsbereiche von Data Science und KI. Gleich 21 Autoren haben beim Handbuch Data Science und KI mit ihrer Expertise beigetragen. Sie kennen sich neben Künstlicher Intelligenz (KI) und Datenwissenschaften etwa auch mit Recht, Medizin, Wirtschaft und Ethik aus.Auf mehr als 1000 Seiten zeigen sie exemplarisch anhand einer fiktiven Firma, wie die digitale Transformation gelingt. Dabei betrachten sie nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch Arbeitskultur, Recht und Firmenprozesse.Probleme, die dabei auftreten – im Buch werden sie Herausforderungen genannt – werden Kapitel für Kapitel gelöst. [...] Neu in der 3. Auflage sind die Themen Generativ KI und LLMs, KI und Klimawandel, ML Ops und ML Security. Zahlreiche Kapitel wurden von Grund auf überarbeitet." Tom Rathert, connect, Mai 2025
| Erscheinungsdatum | 12.02.2025 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Gewicht | 1872 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Business Intelligence • Chatbots • computer vision • data engineering • Data Scientist • Datenanalyse • Datenstrategie • Deep learning • machine learning • MLOps • ML Security • Statistik |
| ISBN-10 | 3-446-47937-6 / 3446479376 |
| ISBN-13 | 978-3-446-47937-1 / 9783446479371 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
aus dem Bereich
