Wie Data Science Unternehmen transformiert
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-48474-3 (ISBN)
- Noch nicht erschienen - erscheint am 11.09.2026
- Versandkostenfrei
- Auch auf Rechnung
- Artikel merken
Dieses Buch bietet einen tiefgreifenden praxisnahen Einblick für Führungskräfte, Entscheider und Data-Science-Interessierte, die das volle Potenzial von Daten in ihrem Unternehmen ausschöpfen möchten. Es zeigt, wie man mit Data Science nicht nur technologische Prozesse optimiert, sondern auch strategische Weichen für nachhaltigen Geschäftserfolg stellt. Basierend auf den spannendsten Episoden des Podcasts "Data Science mit Milch und Zucker" beleuchtet dieses Buch zentrale Themen wie Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, MLOps, Data Mesh und Business Impact. In einer datengetriebenen Welt entscheiden der richtige Umgang mit Informationen und datenbasierte Entscheidungen über Wettbewerbsfähigkeit. Praxisnahe Lösungsansätze helfen, Herausforderungen wie Talentgewinnung, Skalierung und Compliance zu meistern. Ob es um die erfolgreiche Integration von Data Science in Unternehmen, die Auswahl der besten Technologien oder die Skalierung von Projekten geht - dieses Buch liefert konkrete Handlungsempfehlungen und echte Einblicke aus der Praxis. Die Leserschaft erhält wertvolle Best Practices aus führenden Unternehmen, die den Wandel bereits erfolgreich vollzogen haben und mitten drin stecken. Für wen ist dieses Buch? Dieses Buch richtet sich an Managerinnen, Unternehmerinnen, Data-Science-Verantwortliche und Innovationsführer, die datengetriebene Entscheidungen treffen und ihre Organisationen zukunftssicher machen wollen. Wer sich fragt, wie Data Science den Unternehmenserfolg revolutionieren kann, findet hier fundierte Antworten und praxisnahe Lösungen.
Über 100 Vorträge, mehr als 50.000 Teilnehmer in seinen Data Science Online Kursen, Forschung und Lehre an mehreren renommierten Universitäten im deutschsprachigen Raum, eine erfolgreiche Tätigkeit als Unternehmensberater, Gründer und CEO der Datamics GmbH und immer wieder neue Ideen, Workshops und Kurse - das ist Prof. Dr. René Brunner. Während seiner Promotion hat Prof. Dr. René Brunner dezentrale und skalierende Marktplätze aufgebaut und mit der Hilfe von Machine Learning Algorithmen optimiert. Die Ergebnisse konnte er in zahlreichen Artikeln in führenden Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen veröffentlichen. Dabei hat er mehrere Auszeichnungen und Stipendien erhalten. Als verantwortlicher Professor an der Macromedia Hochschule für Medien und Kommunikation und der University of Westminister ist er bereits seit mehr als 6 Jahren tätig. Davor hat er schon mehrere Jahre an verschiedenen Universitäten im Bereich Computer Science unterrichtet. Er hat ein Diplom in Wirtschaftsinformatik der Universität Mannheim und einen Master in Wirtschaftsinformatik der französischen Université Nice Sophia-Antipolis. Zudem hat Dr. René Brunner an der Technischen Universität Kataloniens sowie an der Cardiff University im Bereich Big Data Science und Machine Learning und Computer Science promoviert.
Einleitung.- Grundlagen der Datenarbeit.- Strategische Bedeutung von Data Science.- Data Science im Unternehmen etablieren.- Neue Technologien und Trends.- Herausforderungen und Lösungen in der Praxis.- Data Science in der Anwendung.- Lessons Learned und Ausblick.- Schlusswort.
| Erscheinungsdatum | 20.07.2025 |
|---|---|
| Zusatzinfo | Etwa 100 S. 10 Abb. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Business Impact von Data Science • Das Buch zum Podcast Data Science mit Milch und Zucker • Data Compliance und Datenschutz • Data Science Best Practices • Data Science für Führungskräfte • Data Science für Unternehmen • Datengetriebene Geschäftsstrategien • Datenstrategien für Entscheider • Digitalisierung und KI-Strategien • Erfolgreiche Data-Science-Teams aufbauen • KI-Revolution im Business • KI und Big Data im Management • Künstliche Intelligenz im Management • Machine Learning im Unternehmen • MLOps und Data Mesh verstehen • Skalierung von Data-Science-Projekten • Zukunftstrends in Data Science |
| ISBN-10 | 3-658-48474-8 / 3658484748 |
| ISBN-13 | 978-3-658-48474-3 / 9783658484743 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
aus dem Bereich
