Handbuch Data Science

Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren

31,99 € (EPUB)
sofort lieferbar
Beschreibung
Handbuch Data Science
• Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsfelder von Data Science
• Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar
• Vermittelt das notwendige Wissen, um einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen

Dieses Buch bietet Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von Data Science und beschreibt, welchen Wert Sie in einer Big Data-Umgebung aus Daten generieren. So können z. B. Unternehmen auf Basis analysierter Daten schneller Entscheidungen treffen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen.
Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Zum einen zeigt es, wie Sie Big Data-Plattformen aufbauen und einzelne Tools auf Daten anwenden. Darüber hinaus werden statistisch-mathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Abgerundet wird das Buch mit Fallbeispielen aus der Praxis, die veranschaulichen wie aus Daten generiertes Wissen unterschiedliche Industrien nachhaltig verändert. Nach der Lektüre des Buches wird der Leser in der Lage sein, einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen.

EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Handbuch Data Science
• Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsfelder von Data Science
• Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar
• Vermittelt das notwendige Wissen, um einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen

Dieses Buch bietet Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von Data Science und beschreibt, welchen Wert Sie in einer Big Data-Umgebung aus Daten generieren. So können z. B. Unternehmen auf Basis analysierter Daten schneller Entscheidungen treffen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen.
Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Zum einen zeigt es, wie Sie Big Data-Plattformen aufbauen und einzelne Tools auf Daten anwenden. Darüber hinaus werden statistisch-mathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Abgerundet wird das Buch mit Fallbeispielen aus der Praxis, die veranschaulichen wie aus Daten generiertes Wissen unterschiedliche Industrien nachhaltig verändert. Nach der Lektüre des Buches wird der Leser in der Lage sein, einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen.

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Autor(en)

Stefan Papp ist selbstständiger Berater und auf Big Data-Technologien spezialisiert mit denen er Daten aufbereitet und analysiert. Außerdem unterrichtet er an Fachhochschulen, arbeitet als Hadoop-Trainer und schreibt Fachbücher sowie Artikel für mehrere Fachzeitschriften.

Wolfgang Weidinger ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists. Er hat als Data Scientist in den verschiedensten Branchen und Bereichen wie Start-Ups, Finanzwirtschaft, Consulting und Großhandel gearbeitet und dort unter anderem Data-Science-Teams aufgebaut und geleitet.

Mario Meir-Huber leitet die Daten-, Analytics- und AI-Strategie innerhalb der A1 Telekom Austria Group. Ein weiterer Schwerpunkt seiner Arbeit sind Advanced Analytics.

Bernhard Ortner arbeitet derzeit als Berater im Bereich Big Data- und Cloud-Architekturen. Seine Tätigkeit umfasst dabei die Adaption vorhandener Prozesse um BigData und das Etablieren von Big-Data-Standards und Best Practices.

Georg Langs ist Assoz. Professor an der Medizinischen Universität Wien und leitet dort das Computational Imaging Research Lab der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin. Er ist Mitgründer des Spin-offs contextflow GmbH, das Software für AI-basierte Bildsuche entwickelt.

Rania Wazir ist Mathematikerin und arbeitet als Consulting Data Scientist im Bereich Natural Language Processing. Darüber hinaus ist sie Co-Organisatorin der data4good-Initiative des VDSG, die Vorzüge und potenzielle Nachteile der Digitalisierung, u. a. durch Vorträge und Hackathons, einem breiteren Publikum vermittelt.

Stefan Papp ist selbstständiger Berater und auf Big Data-Technologien spezialisiert mit denen er Daten aufbereitet und analysiert. Außerdem unterrichtet er an Fachhochschulen, arbeitet als Hadoop-Trainer und schreibt Fachbücher sowie Artikel für mehrere Fachzeitschriften.

Wolfgang Weidinger ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists. Er hat als Data Scientist in den verschiedensten Branchen und Bereichen wie Start-Ups, Finanzwirtschaft, Consulting und Großhandel gearbeitet und dort unter anderem Data-Science-Teams aufgebaut und geleitet.

Mario Meir-Huber leitet die Daten-, Analytics- und AI-Strategie innerhalb der A1 Telekom Austria Group. Ein weiterer Schwerpunkt seiner Arbeit sind Advanced Analytics.

Bernhard Ortner arbeitet derzeit als Berater im Bereich Big Data- und Cloud-Architekturen. Seine Tätigkeit umfasst dabei die Adaption vorhandener Prozesse um BigData und das Etablieren von Big-Data-Standards und Best Practices.

Georg Langs ist Assoz. Professor an der Medizinischen Universität Wien und leitet dort das Computational Imaging Research Lab der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin. Er ist Mitgründer des Spin-offs contextflow GmbH, das Software für AI-basierte Bildsuche entwickelt.

Rania Wazir ist Mathematikerin und arbeitet als Consulting Data Scientist im Bereich Natural Language Processing. Darüber hinaus ist sie Co-Organisatorin der data4good-Initiative des VDSG, die Vorzüge und potenzielle Nachteile der Digitalisierung, u. a. durch Vorträge und Hackathons, einem breiteren Publikum vermittelt.

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