Data Science Management - Marcel Hebing

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Livre Littérature Générale - Marcel Hebing - 01/02/2024 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Marcel Hebing - Martin Manhembué

Editeur : O'reilly

Langue : Allemand

Parution : 01/02/2024

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 306

Expédition : 574

Dimensions : 23.7 x 16.2 x 1.8

ISBN : 9783960092148

Résumé :
Der umfassende Leitfaden f?r das Managen von Data-Science-Projekten f?r 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 ?bersichten ?ber bew?hrte Methoden
Die Autoren sind Professoren f?r Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-Gr?nder

Viele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen H?rden: Oftmals ist die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert, zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement f?r Data-Science-Produkte aussehen muss.

Dieser praxisorientierte Leitfaden unterst?tzt Sie beim erfolgreichen Management von Data-Science-Projekten jeder Gr??e. Sie erfahren zun?chst, wie Datenanalysen durchgef?hrt werden und welche Tools hierf?r infrage kommen. Marcel Hebing und Martin Manhembu? 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 erg?nzt durch Hands-on-Kapitel, die Toolsets und Checklisten f?r 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

Biographie:
Marcel Hebing ist Professor f?r Data Science an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU), Gr?nder der Impact Distillery (mStats DS GmbH) und Assoziierter Forscher am Alexander von Humboldt Institut f?r Internet und Gesellschaft (HIIG). Sein fachlicher Hintergrund in der Informatik, Soziologie und Statistik gibt ihm eine besondere Perspektive auf Fragen der Datenqualit?t in der Statistik, der Interpretation von Daten und der Anwendung von Machine-Learning-Methoden. Martin Manhembu? ist Professor f?r Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU) und Gr?nder. In den letzten Jahren arbeitete er in der Beratung und im agilen Management eines Konzerns. Martins Interesse gilt der Organisation und dem Management von Data Science in Unternehmen und den Menschen, die daran beteiligt sind. Er wurde mit einer Arbeit zur Modellierung von stofflichen und energetischen Gradienten an ?kosystemgrenzen an der Universit?t Potsdam promoviert.

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