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Data Science -

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        Présentation Data Science de Format Relié

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - 01/03/2021 - Relié - Langue : Allemand

        . .

      • Editeur : Dpunkt.Verlag
      • Langue : Allemand
      • Parution : 01/03/2021
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 392
      • Expédition : 836
      • Dimensions : 24.6 x 17.2 x 2.7
      • ISBN : 9783864908224



      • Résumé :
        Know-how f?r Data Scientists

        • ?bersichtliche und anwendungsbezogene Einf?hrung
        • Zahlreiche Anwendungsf?lle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
        • Potenziale, aber auch m?gliche Fallstricke werden aufgezeigt

        Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff f?r die Auswertung gro?er Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der k?nstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verf?gbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen st??t.

        Dieses Buch bietet eine umfassende Einf?hrung in Data Science und deren praktische Relevanz f?r Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-?kosystem thematisiert. In verschiedenen Beitr?gen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erl?utert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.

        Diese 2., ?berarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.

        Biographie:
        Prof. Dr. Uwe Haneke ist seit 2003 Professor f?r Betriebswirtschaftslehre und betriebliche Informationssysteme an der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft. Dort vertritt er u.a. die Bereiche Business Intelligence, Gesch?ftsprozessmanagement im Fachgebiet Informatik. Seine Publikationen besch?ftigen sich mit den Themen Open Source Business Intelligence, Self-Service-BI und Analytics. Prof. Dr. Stephan Trahasch i...

        Sommaire:
        Know-how f?r Data Scientists - ?bersichtliche und anwendungsbezogene Einf?hrung - Zahlreiche Anwendungsf?lle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen - Potenziale, aber auch m?gliche Fallstricke werden aufgezeigt Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff f?r die Auswertung gro?er Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der k?nstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verf?gbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen st??t. Dieses Buch bietet eine umfassende Einf?hrung in Data Science und deren praktische Relevanz f?r Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-?kosystem thematisiert. In verschiedenen Beitr?gen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erl?utert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken. Diese 2., ?berarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert....

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