Know-how für Data Scientists Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung Zahlreiche
Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale aber auch
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 dabei insbesondere der
Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert
wo klassische Businss 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.
