Data Science

Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden (Autoren)

Buch | Hardcover

392 Seiten

2021
dpunkt (Verlag)
978-3-96910-524-5 (ISBN)

Titel leider nicht mehr lieferbar

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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.

Erscheinungsdatum	21.03.2025
Sprache	deutsch
Maße	165 x 240 mm
Themenwelt	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
Schlagworte	Analytic-Architekturen • Analytics • Big Data • Data-Architekturen • data privacy • Datenanalyse • Deep learning • DWH-Erweiterung • DWH-Modernisierung • Ethik • KI • Künstliche Intelligenz • Organisationskonzepte • Predictive Maintenance • Rollenkonzepte • tensorflow
ISBN-10	3-96910-524-2 / 3969105242
ISBN-13	978-3-96910-524-5 / 9783969105245
Zustand	Neuware