Handbuch Data Science und KI

Handbuch Data Science und KI von Cadonna,  Annalisa, Langs,  Georg, Licandro,  Roxane, Meir-Huber,  Mario, Munro,  Katherine, Nikolic,  Danko, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Toth,  Zoltan, Vesela,  Barbora, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang, Zauner,  Günther
- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft- Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar- Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren. AUS DEM INHALT //- Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen- Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML- Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien- Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen- ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt- Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
Aktualisiert: 2023-05-02
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Handbuch Data Science und KI von Cadonna,  Annalisa, Langs,  Georg, Licandro,  Roxane, Meir-Huber,  Mario, Munro,  Katherine, Nikolic,  Danko, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Toth,  Zoltan, Vesela,  Barbora, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang, Zauner,  Günther
- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft- Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar- Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren. AUS DEM INHALT //- Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen- Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML- Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien- Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen- ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt- Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
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Handbuch Data Science und KI von Cadonna,  Annalisa, Langs,  Georg, Licandro,  Roxane, Meir-Huber,  Mario, Munro,  Katherine, Nikolic,  Danko, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Toth,  Zoltan, Vesela,  Barbora, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang, Zauner,  Günther
- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft - Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar - Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren. AUS DEM INHALT // - Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen - Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML - Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien - Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen - Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen - ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt - Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
Aktualisiert: 2023-04-04
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Handbuch Data Science von Langs,  Georg, Meir-Huber,  Mario, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang
• 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.
Aktualisiert: 2022-07-05
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Handbuch Data Science

Handbuch Data Science von Langs,  Georg, Meir-Huber,  Mario, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang
• 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.
Aktualisiert: 2022-07-05
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Handbuch Data Science von Langs,  Georg, Meir-Huber,  Mario, Ortner,  Bernhard, Papp,  Stefan, Wazir,  Rania, Weidinger,  Wolfgang
• 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.
Aktualisiert: 2022-06-28
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