Search
Log in
  • Home

  • Categories

  • Audiobooks

  • E-books

  • For kids

  • Top lists

  • Help

  • Download app

  • Use campaign code

  • Redeem gift card

  • Try free now
  • Log in
  • Language

    🇨🇭 Schweiz

    • DE
    • EN

    🇧🇪 Belgique

    • FR
    • EN

    🇩🇰 Danmark

    • DK
    • EN

    🇩🇪 Deutschland

    • DE
    • EN

    🇪🇸 España

    • ES
    • EN

    🇫🇷 France

    • FR
    • EN

    🇳🇱 Nederland

    • NL
    • EN

    🇳🇴 Norge

    • NO
    • EN

    🇦🇹 Österreich

    • AT
    • EN

    🇫🇮 Suomi

    • FI
    • EN

    🇸🇪 Sverige

    • SE
    • EN
  1. Books
  2. Nonfiction
  3. Computer sciences

Read and listen for free for 30 days!

Cancel anytime

Try free now
0.0(0)

Data Science Management : Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

Der umfassende Leitfaden für das Managen von Data-Science-Projekten für Studium und Beruf

- Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Manager:innen, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance

- Inklusive konkreter Toolsets wie z.B. Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie Übersichten über bewährte Methoden

- Die Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-GründerViele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen Hürden: Oftmals ist die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert, zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement für Data-Science-Produkte aussehen muss.

Dieser praxisorientierte Leitfaden unterstützt Sie beim erfolgreichen Management von Data-Science-Projekten jeder Größe. Sie erfahren zunächst, wie Datenanalysen durchgeführt werden und welche Tools hierfür infrage kommen. Marcel Hebing und Martin Manhembué zeigen dann Wege auf, wie Sie Projekte entlang des Data-Science-Lifecycles planen und eine datengetriebene Organisationskultur implementieren. Dabei wird die Rolle von Data-Science-Managerinnen und -Managern im Kontext eines modernen Leaderships beleuchtet und der Aufbau von Datenanalyse-Teams beschrieben. Jeder Themenbereich wird ergänzt durch Hands-on-Kapitel, die Toolsets und Checklisten für die Umsetzung in die Praxis enthalten.

Themen des Buchs:

- Data-Science-Grundlagen: Designen von Projekten, Datenformate und Datenbanken, Datenaufbereitung, Analysemethoden aus Statistik und Machine Learning

- Management von Data-Science-Projekten: Grundlagen des Projektmanagements, typische Fallstricke, Rolle und Aufgaben des Managements, Data-Science-Teams, Servant und Agile Leadership, Kommunikation mit Stakeholdern

- Infrastruktur und Architektur: Automatisierung, IT-Infrastruktur, Data-Science-Architekturen, DevOps und MLOps

- Governance und Data-driven Culture: Digitale Transformation, Implementierung von Data Science im Unternehmen, Sicherheit und Datenschutz, New Work, Recruiting


Authors:

  • Marcel Hebing
  • Martin Manhembué

Format:

  • E-book

Duration:

  • 313 pages

Language:

German

Categories:

  • Nonfiction
  • Computer sciences

Animals Series

Skip the list
  1. Datenarchitekturen : Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen

    James Serra

    book
  2. Programmieren mit KI : KI-Tools für alle Phasen der Codeerstellung nutzen

    Tom Taulli

    book
  3. ChatGPT in Softwareprojekten : Mit KI Codequalität, Anforderungen und Dokumentation verbessern

    Patrick Schnell

    book
  4. Neuronale Netze selbst programmieren : Ein verständlicher Einstieg mit Python

    Tariq Rashid

    book
  5. Clean Code Kochbuch : Rezepte für gutes Code-Design und bessere Softwarequalität

    Maximiliano Contieri

    book
  6. Data Privacy in der Praxis : Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

    Katharine Jarmul

    book
  7. Praxiseinstieg Large Language Models : Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs

    Sinan Ozdemir

    book
  8. Tidy First? : Mini-Refactorings für besseres Software-Design

    Kent Beck

    book
  9. R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

    Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

    book
  10. Einführung in das Lightning Netzwerk : Das Second-Layer-Blockchain-Protokoll für effiziente Bitcoin-Zahlungen verstehen und nutzen

    Andreas M. Antonopoulos, Olaoluwa Osuntokun, René Pickhardt

    book
  11. Data Mesh : Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

    Zhamak Dehghani

    book

Help and contact


About us

  • Our story
  • Career
  • Press
  • Accessibility
  • Partner with us
  • Investor relations
  • Instagram
  • Facebook

Explore

  • Categories
  • Audiobooks
  • E-books
  • Magazines
  • For kids
  • Top lists

Popular categories

  • Crime
  • Biographies and reportage
  • Fiction
  • Feel-good and romance
  • Personal development
  • Children's books
  • True stories
  • Sleep and relaxation

Nextory

Copyright © 2025 Nextory AB

Privacy Policy · Terms · Imprint ·
Excellent4.3 out of 5