Analytics Und Artificial Intelligence de Berger, David Format Broché

Analytics und Artificial Intelligence - Berger, David

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Présentation Analytics Und Artificial Intelligence de Berger, David Format Broché
- Livre Économie

Livre Économie - Berger, David - 01/09/2022 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Berger, David - Böck, Matthias - Greiner, Ramona

Editeur : Springer Fachmedien Wiesbaden Gmbh

Langue : Allemand

Parution : 01/09/2022

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 296

Expédition : 501

Dimensions : 24.0 x 16.8 x 1.7

ISBN : 3658381582

Résumé :

Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man f?r eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben k?nnen. Zun?chst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die f?r Ihr Gesch?ftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erl?utern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen k?nnen. Schlie?lich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen k?nnen. Das Fundament daf?r bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren f?r allt?gliche Analytics- und Data-Science-Projekte ?berf?hrt und adaptiert haben.

Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.

Aus dem Inhalt

Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren Vom Design Thinking zum Data Thinking ? wie Design Thinking Datenprojekte besser macht Artificial Intelligence ? wie K?nstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kann Ethische, rechtliche und ?kologische Implikationen ? wie Data Analytics und AI doch kein Schreckgespenst werden Der Data Value Loop - Datenmehrwert agil und nutzer:innenzentriert Analytics in der Praxis ? von der Konzeption ?ber Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im Alltag AI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das ?berhaupt zusammen? Zwei exemplarische Projektdurchf?hrungen Glossar

Biographie:

Dr. Ramona Greiner studierte Philosophie und Kunstgeschichte. Seit 2017 arbeitet sie als Digital Analytics und Data Ethics Consultant bei der M?nchner Unternehmensberatung FELD M. Dort leitet sie internationale agile Kund:innenprojekte im Bereich Data & Analytics, h?lt Vortr?ge und Design-Thinking-Workshops und ber?t Kund:innen bei der ethischen wie rechtskonformen Datenerhebung und -nutzung. Mit Digitaler Ethik und der sozialen Gestaltung der Digitalisierung besch?ftigt sie sich au?erdem auf politischer Ebene.

David Berger studierte Sportmanagement und Strategic Management mit dem Schwerpunkt Marketing, Innovation Management und Sustainable Development. Er ist zertifizierter Product Owner und hat mehrj?hrige Erfahrung in der Leitung von Data & Analytics Projekten f?r global agierende Kunden, wodurch er fundierte Expertise in der Konzeption und Umsetzung agiler Datenprojekte gesammelt hat. Er arbeitet in M?nchen als Berater f?r internationale Projekte im Bereich Business Strategy, Data-Driven Marketing und Business Transformation.

Dr. Matthias B?ck promovierte in Bioinformatik und Machine Learning und arbeitet seit 2013 als Data Scientist im Bereich Data Product bei der M?nchner Unternehmensberatung FELD M. Dort ist er technischer Leiter f?r Projekte aus den Bereichen Advanced Analytics und Maschinelles Lernen. Dies beinhaltet u. a. Personalisierung, Natural Language Processing oder Vorhersagen sowie die zugrundeliegenden Datenarchitekturen und -strategien. Er h?lt Design-Thinking-Workshops und arbeitet mit Universit?ten an Forschungsprojekten. Neben diesen Feldern besch?ftigt er sich mit dem Thema Data for Good und dessen Einsatz in der Praxis.

...

Sommaire:

Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.

Aus dem Inhalt

Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren Vom Design Thinking zum Data Thinking - wie Design Thinking Datenprojekte besser macht Artificial Intelligence - wie K?nstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kann Ethische, rechtliche und ?kologische Implikationen - wie Data Analytics und AI doch kein Schreckgespenst werden Der Data Value Loop - Datenmehrwert agil und nutzer:innenzentriert Analytics in der Praxis - von der Konzeption ?ber Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im Alltag AI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das ?berhaupt zusammen? Zwei exemplarische Projektdurchf?hrungen Glossar

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Analytics und Artificial Intelligence - Berger, David

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