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Handbuch Data Science
Buch

Handbuch Data Science

Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren

Stefan Papp, Wolfgang Weidinger, Mario Meir-Huber, Bernhard Ortner, Georg Langs und Rania Wazir
Hanser, 2019

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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.

Take-aways

  • Data Science ist die Kunst, die eigene Organisation mithilfe von Daten neu zu erfinden.
  • Daten-Teams sollten aus Menschen mit Statistikwissen und Menschen mit Ingenieurserfahrung bestehen.
  • Der Reifegrad von Unternehmen in Sachen Data Science reicht von der unorganisierten Datenerhebung bis zur vollständigen Automatisierung.

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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