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Handbuch Data Science

Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren.. Extra: E-Book inside

Mitarbeit: Papp, Stefan; Weidinger, Wolfgang; Meir-Huber, Mario; Ortner, Bernhard; Langs, Georg; Wazir, Rania

Beschreibung

-Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsfelder von Data Science-Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar -Vermittelt das notwendige Wissen, um einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführenDieses Buch bietet Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von Data Science und beschreibt, welchen Wert Sie in einer Big Data-Umgebung aus Daten generieren. So können z. B. Unternehmen auf Basis analysierter Daten schneller Entscheidungen treffen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Zum einen zeigt es, wie Sie Big Data-Plattformen aufbauen und einzelne Tools auf Daten anwenden. Darüber hinaus werden statistisch-mathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Abgerundet wird das Buch mit Fallbeispielen aus der Praxis, die veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen unterschiedliche Industrien nachhaltig verändert. Nach der Lektüre des Buches wird derLeser in der Lage sein, einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen.EXTRA: E-Book inside.

Produktdetails

• Verlag: Hanser Fachbuchverlag
• Artikelnr. des Verlages: 553/45710
• Seitenzahl: 320
• Erscheinungstermin: 7. Juni 2019
• Deutsch
• Abmessung: 245mm x 173mm x 23mm
• Gewicht: 728g
• ISBN-13: 9783446457102
• ISBN-10: 3446457100
• Artikelnr.: 54748421

Rezensionen

"Das Buch behandelt das interdisziplinäre Thema Data Science als Ganzes. Ziel der Autoren: Den Lesern ein realistisches Bild der Möglichkeiten von Data Science jenseits des Hype zu geben. Außerdem sollen die Leser nach der Lektüre in der Lage sein, einfache Datenanalyse-Projekte selbst durchzuführen. [...] Bewertung: SEHR GUT" dotnetpro, Februar 2020 "Schlagworte wie Machine Learning, Predictive Analytics und Big Data wecken große Erwartungen. Kaum ein Unternehmen, das die Digitalisierung nicht in die Geschäftsstrategie aufgenommen hat. Doch ohne die richtige Data Science klappt es nicht. [... Das Buch] liefert jede Menge Fallbeispiele aus der Praxis, die zeigen, dass sich Data-Science-Organisationen aus so unterschiedlichen Branchen wie

Energie, Kunst oder Finanzen neu erfinden können." t3n, November 2019 Data Science kann Unternehmen helfen, mit klug analysierten Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Aber viele Unternehmen tun sich bei der Wandlung zum datengetriebenen Unternehmen noch schwer. Dieses Buch geht ans Eingemachte. Es wartet nicht nur mit strategischer Hilfestellung zur Einführung auf, sondern bietet auch einen Einstieg in Statistik, Datenarchitekturen, Machine Learning und Datenschutz. Die Autoren verlangen dem Leser einiges ab, bieten aber dafür genau die Substanz und Tiefe, die nötig sind, um mit Data Science ernst zu machen." getAbstract, September 2019 "Dieses Buch bietet Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von Data Science und beschreibt, welchen Wert Sie in einer Big Data-Umgebung aus Daten generieren. So können zum Beispiel Unternehmen auf Basis analysierter Daten schneller Entscheidungen treffen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen." IT Management - Magazin für Enterprise IT, Juli/August 2019 "Ein Autorenteam um die Vienna Data Science Group hat Beiträge zu vielen wichtigen Aspekten der Datenauswertung in ein Buch gepackt, das den Anspruch eines Standardwerks erhebt. Auch Leuten, die bereits Vorwissen mitbringen, bietet es noch Stoff zum Lernen." Tam Hanna, c't Juli 2019 "Das Buch zeigt, wie Big-Data-Plattformen aufgebaut werden und einzelne Tools anwendbar sind. Darüber hinaus werden statistischmathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Fallbeispiele aus der Praxis veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen Industrien nachhaltig verändert." Telekom- und IT-Report, Juni 2019