Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen
Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum
Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem
erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und
stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu
Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines
Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel
von Photovoltaikanlagen ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie wissenschaftliche
Literaturauswertung Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die
Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data
Science. Das Buch bietet wichtige Informationen die für Praktiker ebenso relevant sind wie für
Studierende und Lehrende.
