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Data Scientisten (m/w) sind derzeit auf dem Jobmarkt heißbegehrt. In Amerika sind erfahrene Data Scientisten so beliebt wie eine Getränkebude in der Wüste. Aber auch in Deutschland ist eine steigende Nachfrage nach diesem Skillprofil erkennbar. Immer mehr Unternehmen bauen "Analytics"-Abteilungen auf bzw. aus und suchen entsprechende Mitarbeiter. Nur: was macht eigentlich ein Data Scientist? Irgendetwas mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data-Mining, Python-Programmierung und Big Data. So genau weiß es eigentlich niemand ...
Das Buch ist eine Einführung und Übersicht über das
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Produktbeschreibung
Data Scientisten (m/w) sind derzeit auf dem Jobmarkt heißbegehrt. In Amerika sind erfahrene Data Scientisten so beliebt wie eine Getränkebude in der Wüste. Aber auch in Deutschland ist eine steigende Nachfrage nach diesem Skillprofil erkennbar. Immer mehr Unternehmen bauen "Analytics"-Abteilungen auf bzw. aus und suchen entsprechende Mitarbeiter. Nur: was macht eigentlich ein Data Scientist?
Irgendetwas mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data-Mining, Python-Programmierung und Big Data. So genau weiß es eigentlich niemand ...

Das Buch ist eine Einführung und Übersicht über das weitumfassende Themengebiet Data Science. Es werden die Datenquellen (Datenbanken, Data-Warehouse, Hadoop etc.) und die Softwareprodukte für die Datenanalyse vorgestellt (Data-Science-Plattformen, ML Bibliotheken). Die wichtigsten Verfahren des Machine Learnings werden ebenso behandelt wie beispielhafte Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen.
  • Produktdetails
  • Verlag: Tredition
  • Seitenzahl: 208
  • Erscheinungstermin: 10. Juli 2017
  • Deutsch
  • Abmessung: 246mm x 174mm x 20mm
  • Gewicht: 579g
  • ISBN-13: 9783743936287
  • ISBN-10: 3743936283
  • Artikelnr.: 48693997
Autorenporträt
Michael Oettinger ist ein freiberuflicher Data Scientist, der Unternehmen in unterschiedlichen Branchen unterstützt. Nach einem Studium der Betriebswirtschaft mit Schwerpunkt in mathematischen Verfahren und Marktforschung in Augsburg und Oviedo füllte er unterschiedliche Rollen bei PwC, IBM (u. a. SPSS), Fuzzy Logix und weiteren Softwareunternehmen aus. Als Mitglied bei MENSA beschäftigt er sich sowohl mit der menschlichen als auch mit der künstlichen Intelligenz. Schwerpunkt seiner Aktivitäten ist der konkrete und pragmatische Einsatz der existierenden analytischen Modelle in der betrieblichen Praxis mit den klassischen, aber auch aktuellen, "heißen" Softwaretools (v. a. R, Python, RapidMiner, KNIME, DBLytix, MLlib, H2O und Tensorflow).