Haupt- Dieses Buch verfolgt das Ziel, Schlüsseltechnologien für die digitale Transformation verstehen und anwenden zu können. Erfolgreiche Industrieunternehmen haben gerade erst begonnen, Analytics auf der Grundlage von Prozess- und Produktionsdaten einzuführen. Bekannte Experten aus diesem Bereich bieten mit Ihrem Fachwissen dem Leser einen schnellen und leicht verständlichen Zugang in diese vielschichtige und komplexe Thematik. Die so gewonnenen Erkenntnisse eröffnen neue Möglichkeiten mit weitreichenden Perspektiven.
• Methoden der Analytik
• Verarbeitungskette der Datenanalyse
• Maschinelles Lernen
• Rollenprofile
• Vorgehensmodell
• Erfolgsfaktoren für Anwendungen
• Anwendungsfälle Analytik
• Kategorien und Verfahren Advanced Analytics
beschreibung
> findR *
Produktinformationen
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ISBN-10
383436293X
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GTIN-13
9783834362933
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Untertitel
Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation
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Erscheinungstermin
2022-06-30
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Auflage
1
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Sprache
ger
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Genre-Code
9682
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Letzte Bearbeitung
2022-06-30
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Produktart
EA
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Schlüsselwörter
Action Object Manager,
Advanced Analytics,
Advanced Process Control,
Agiles Projektmanagement,
AI,
Analyse,
Analytik,
Anwendungssoftware,
APC,
Architect,
Artificial Intelligence,
Attribut,
Ausreißer,
Auswahlkriterien,
Ayaz,
Bestimmtheitsmaß,
Black Box,
Business Analyst,
CEP,
Clustering,
complex event processing,
CRISP-DM,
Cross Industry Standard Process for Data Mining,
Data Architect,
Data Engineer,
Data Mining,
Data Scientist,
Datenanalyse,
Datenanalyst,
Datenbereinigung,
Datenerfassung,
Datenintegration,
Datenreduktion,
Datentransformation,
Datenvorverarbeitung,
DBSCAN,
DCS,
Deep Learning,
Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,
deskriptive Analytik,
Development and IT Operations,
DevOps,
diagnostische Analytik,
digitale Transformation,
Diskretisierung,
Distributed Control System,
DL,
Ellenbogenmethode,
EM,
Entscheidungsbaum,
Erfolgsfaktoren,
Ergebnisdarstellung,
Erwartungs-Maximierung,
ETL,
evolutionäres Berechnen,
Exchange-,
explorative Datenanalyse,
Extract,
Fertigungsindustrie,
Graphical User Interface,
GUI,
Huber,
Hyperparameter,
IIoT,
Industrial Internet of Things,
Industrie 4.0,
Informationstechnik,
Ingold,
Internet of Things,
Interpretierbarkeit,
IoT,
IT,
Kategorien,
KAUSALITAET,
Key Performance Indicator,
Ki,
Klassifikation,
KNN,
Konfusionsmatrix,
Kontinuierliche Verbesserung,
Korrelation,
Korrelationsmatrix,
KPI,
Kreuzvalidierung,
Kröckel,
Künstliche Neuronale Netze,
Künstliche-Intelligenz,
Lernkurve,
Logik-basierte Modelle,
logischer Operator Negation,
Machine learning,
Maschinelles Lernen,
mathematische Programmierung,
Mean Squared Error,
Methoden,
Microsoft Management Console,
mittlerer quadratischer Fehler,
ML,
MMC,
MQF,
MSE,
Normierung,
Not,
OEE,
OEM,
ONNX,
Open Neural Network,
Open Systems Interconnection,
Operation Technology,
Operational Intelligence,
Oppermann,
Original Equipment Manufacturer,
Ösi,
Ot,
Overall Equipment effectiveness,
Partial Least Squares,
PCA,
PID,
PLS,
prädiktive Analytik,
präskriptive Analytik,
principal component analysis,
probabilistische Modelle,
Produktionsprozess,
Proportional Integral Derivative,
Reimann,
SCADA,
Schulz,
Speicherprogrammierbare Steuerung,
SPS,
SRCUM,
Supervisory Control and Data Acquisition,
Taschek,
TPOT,
Transform, Load,
Tree-based Pipeline Optimization Tool
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Verleger
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Genre
Analytics in der Industrie online kaufen
Die Publikation Analytics in der Industrie - Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation von
BorisJohannes Kröckel Ayaz, Marco Huber, Remo Ingold, Johannes Kröckel, Henrik Oppermann, Denis Reimann, Thomas Schulz, Harald Taschek ist bei Vogel Communications Group GmbH & Co. KG erschienen.
Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Action Object Manager, Advanced Analytics, Advanced Process Control, Agiles Projektmanagement, AI, Analyse, Analytik, Anwendungssoftware, APC, Architect, Artificial Intelligence, Attribut, Ausreißer, Auswahlkriterien, Ayaz, Bestimmtheitsmaß, Black Box, Business Analyst, CEP, Clustering, complex event processing, CRISP-DM, Cross Industry Standard Process for Data Mining, Data Architect, Data Engineer, Data Mining, Data Scientist, Datenanalyse, Datenanalyst, Datenbereinigung, Datenerfassung, Datenintegration, Datenreduktion, Datentransformation, Datenvorverarbeitung, DBSCAN, DCS, Deep Learning, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, deskriptive Analytik, Development and IT Operations, DevOps, diagnostische Analytik, digitale Transformation, Diskretisierung, Distributed Control System, DL, Ellenbogenmethode, EM, Entscheidungsbaum, Erfolgsfaktoren, Ergebnisdarstellung, Erwartungs-Maximierung, ETL, evolutionäres Berechnen, Exchange-, explorative Datenanalyse, Extract, Fertigungsindustrie, Graphical User Interface, GUI, Huber, Hyperparameter, IIoT, Industrial Internet of Things, Industrie 4.0, Informationstechnik, Ingold, Internet of Things, Interpretierbarkeit, IoT, IT, Kategorien, KAUSALITAET, Key Performance Indicator, Ki, Klassifikation, KNN, Konfusionsmatrix, Kontinuierliche Verbesserung, Korrelation, Korrelationsmatrix, KPI, Kreuzvalidierung, Kröckel, Künstliche Neuronale Netze, Künstliche-Intelligenz, Lernkurve, Logik-basierte Modelle, logischer Operator Negation, Machine learning, Maschinelles Lernen, mathematische Programmierung, Mean Squared Error, Methoden, Microsoft Management Console, mittlerer quadratischer Fehler, ML, MMC, MQF, MSE, Normierung, Not, OEE, OEM, ONNX, Open Neural Network, Open Systems Interconnection, Operation Technology, Operational Intelligence, Oppermann, Original Equipment Manufacturer, Ösi, Ot, Overall Equipment effectiveness, Partial Least Squares, PCA, PID, PLS, prädiktive Analytik, präskriptive Analytik, principal component analysis, probabilistische Modelle, Produktionsprozess, Proportional Integral Derivative, Reimann, SCADA, Schulz, Speicherprogrammierbare Steuerung, SPS, SRCUM, Supervisory Control and Data Acquisition, Taschek, TPOT, Transform, Load, Tree-based Pipeline Optimization Tool.
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