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Handbuch Data Science

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Handbuch Data Science

Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren

Hanser,

15 mins. de lectura
7 ideas fundamentales
Audio y Texto

¿De qué se trata?

Daten sind ein Schatz, der vielfach erst noch gehoben werden muss.

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Bewertung der Redaktion

8

Qualitäten

  • Systematisch
  • Für Experten

Rezension

Data Science kann Unternehmen helfen, mit klug analysierten Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Aber viele Unternehmen tun sich bei der Wandlung zum datengetriebenen Unternehmen noch schwer. Dieses Buch geht ans Eingemachte. Es wartet nicht nur mit strategischer Hilfestellung zur Einführung auf, sondern bietet auch einen Einstieg in Statistik, Datenarchitekturen, Machine Learning und Datenschutz. Die Autoren verlangen dem Leser einiges ab, bieten aber dafür genau die Substanz und Tiefe, die nötig sind, um mit Data Science ernst zu machen.

Zusammenfassung

Data Science ist die Kunst, die eigene Organisation mithilfe von Daten neu zu erfinden.

Wissen ist im 21. Jahrhundert der wichtigste Rohstoff. Optimisten gehen davon aus, dass beispielsweise die Autoindustrie schon bald mehr Geld mit der Nutzung von Daten verdient, die während einer Autofahrt gesammelt werden, als mit dem Verkauf von Autos. Unternehmen können die Daten, die in ihren Geschäftsprozessen anfallen, systematisch auswerten und so zwei geldwerte Vorteile erzielen: Die Daten helfen ihnen, die laufenden Prozesse zu verbessern und völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dazu verhilft Data Science – die interdisziplinäre Wissenschaft, die es erlaubt, mithilfe von Daten Antworten auf die unterschiedlichsten Fragen zu geben. Das ist ein hoher Anspruch. Letztlich geht es darum, mit Daten die eigene Organisation neu zu erfinden.

Dazu setzt sich Data Science aus drei Disziplinen zusammen: Computerwissenschaft/IT, Mathematik und dem Expertenwissen aus den einzelnen Branchen und Industriebereichen. So deckt die Disziplin Data Science alle Ansätze und Möglichkeiten der Datenverarbeitung ab, die heute mit Begriffen wie künstliche Intelligenz...

Über die Autoren

Stefan Papp berät Firmen beim Aufbau von Datenarchitekturen. Wolfgang Weidinger ist Präsident der Vienna Data Science Group, die sich zum Ziel gesetzt hat, Forschung und Praxis der Datenanalyse zusammenzuführen. Mario Meir-Huber ist für die Datenstrategie von A1 Telekom verantwortlich. Bernhard Ortner ist Berater mit Schwerpunkt Big Data. Georg Langs ist Mathematiker, Informatiker und assoziierter Professor an der Medizinischen Universität Wien. Rania Wazir ist Mathematikerin und arbeitet als Beraterin vornehmlich im Bereich Sprachverarbeitung und Statistical Learning.

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