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Analytics und Artificial Intelligence - Berger, David

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

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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, Kunstgeschichte und Literatur in Regensburg, Eichst?tt, Augsburg, M?nchen und Bern. W?hrend ihrer Promotion hat sie ein Startup mitgegr?ndet, ein weiteres operativ geleitet und war im internationalen Kunsthandel sowie der Markenberatung t?tig. Seit 2017 arbeitet sie als Digital Analytics und Data Ethics Consultant bei einer M?nchner Unternehmensberatung f?r datengetriebenes Marketing. 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. Im Jahr 2012 trat sie der Sozialdemokratischen Partei Deutschlands bei. Sie war seitdem in diversen ?mtern auf verschiedenen Ebenen aktiv und leitete mehrere Wahlk?mpfe, u. a. zwei Bundestagswahlk?mpfe im Landkreis M?nchen. 2021 unterst?tzte sie die Kandidatur von Uli Gr?tsch (MdB) f?r den Landesvorsitz der BayernSPD als seine designierte Generalsekret?rin.
        ...

        Sommaire:

        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
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