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Data Science für Unternehmen

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Data Science für Unternehmen

Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden

Mitp-Verlag,

15 мин на чтение
10 основных идей
Аудио и текст

Что внутри?

Dem Kunden auf der Spur: Mit Data Science aus großen Datenmengen nützliche Informationen ziehen.

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Bewertung der Redaktion

8

Rezension

Das Buch steigt tief in die Kunst der Data Science ein und versucht gleichzeitig, die wesentlichen Grundzüge dieser vergleichsweise jungen Wissenschaft herauszuarbeiten. Wer den akademischen Zugang nicht scheut, erhält auf hohem konzeptionellem und analytischem Niveau einen sehr umfassenden Einblick in das Thema. Für Fachfremde birgt das Buch viele Aha-Erlebnisse, weil anschaulich wird, was alles aus Daten extrahiert werden kann und warum Daten als Rohstoff so wertvoll sind. getAbstract empfiehlt das Buch Data Scientists, die sich der Grundlagen ihres Fachs versichern möchten, ebenso wie Führungskräften: Sie werden durch die Lektüre einen guten Einblick in die Chancen erhalten, die Data Science ihrem Unternehmen eröffnet. Auch als Vorbereitung für Einstellungsgespräche mit Data Scientists ist das Buch geeignet: Mit der Lektüre steigt die Chance, die Fähigkeiten eines Bewerbers richtig einschätzen zu können, massiv.

Zusammenfassung

Data Science als Handwerk und Kunstfertigkeit  

Wie gelingt es Banken, verdächtige Kontobewegungen schnell zu identifizieren – auch wenn diese auf den ersten Blick völlig normal aussehen? Wie kriegt Amazon es hin, Empfehlungen zu geben, die den Geschmack der Kunden punktgenau treffen? Und wie findet Google zu den Suchanfragen die richtigen Ergebnisse? Die Antwort lautet: Data Science. Mit ihr werden Informationen und Wissen aus großen Datenmengen extrahiert.

Data Science ist ein hochspezialisiertes Fach. Gute Data Scientists können sich ihren Arbeitsplatz aussuchen – die Unternehmen konkurrieren um die besten Köpfe und zahlen großzügige Gehälter. Auch wenn Data Science ein Handwerk ist, das es nach festen Regeln auszuüben gilt, bedarf es in der Regel auch Erfahrung und Talent, um wirklich erfolgreich zu sein. Denn tatsächlich zeigt sich bei Wettbewerben, dass besonders talentierte Data Scientists immer wieder von sich reden machen. 

Data Science basiert auf einer Reihe grundlegender Prinzipien bzw. Konzepte. Diese gilt es zu verstehen und richtig anzuwenden, um im Angesicht riesiger Datenmengen und filigraner Detailfragen nicht den ...

Über die Autoren

Foster Provost lehrt Data Science und Business Analytics an der New York University. Zuvor arbeitete er als Data Scientist bei einem Unternehmen, aus dem schließlich der amerikanische Mobilfunkbetreiber Verizon hervorging. Tom Fawcett hat über zwei Jahrzehnte in der Forschung und Entwicklung verschiedener Unternehmen gearbeitet und sich dabei mit der Anwendung und Beurteilung von Ergebnissen des Data-Minings beschäftigt.

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