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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

QualitÀten

  • Systematisch
  • FĂŒr 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 EinfĂŒhrung auf, sondern bietet auch einen Einstieg in Statistik, Datenarchitekturen, Machine Learning und Datenschutz. Die Autoren verlangen dem Leser einiges ab, bieten aber dafĂŒr 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 vollstĂ€ndigen Automatisierung.

Über die Autoren

Stefan Papp berĂ€t Firmen beim Aufbau von Datenarchitekturen. Wolfgang Weidinger ist PrĂ€sident der Vienna Data Science Group, die sich zum Ziel gesetzt hat, Forschung und Praxis der Datenanalyse zusammenzufĂŒhren. Mario Meir-Huber ist fĂŒr 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 UniversitĂ€t Wien. Rania Wazir ist Mathematikerin und arbeitet als Beraterin vornehmlich im Bereich Sprachverarbeitung und Statistical Learning.

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