Know-how fĂźr Data Scientists
Ăźbersichtliche und anwendungsbezogene EinfĂźhrung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mĂśgliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff fĂźr die Auswertung groĂer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der kuĚnstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der VerfĂźgbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stĂśĂt.
Dieses Buch bietet eine umfassende EinfĂźhrung in Data Science und deren praktische Relevanz fĂźr Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ăkosystem 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., Ăźberarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.