Know-how für Data Scientists

Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung mit zahlreichen Anwendungsfällen und Praxisbeispielen aus unterschiedlichen Branchen. Potenziale sowie mögliche Fallstricke werden aufgezeigt. Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung grosser Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stösst.

Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.

Diese 2. überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.