Aktualisiert: 2023-06-11
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Data Science
Schlüsselwort: Data privacy
Praxishandbuch Datenschutz im Unternehmen
In den letzten Jahren hat sich der Datenschutz zu einer wesentlichen Compliance-Anforderung entwickelt. Dies macht die Implementierung eines effektiven Datenschutzmanagements unentbehrlich. Die sprunghaft gewachsene öffentliche Sensibilität und die zunehmende Komplexität der rechtlichen Anforderungen stellen viele Unternehmen angesichts der rasanten IT-technischen Entwicklungen vor große Herausforderungen. Wie damit sachbezogen, rationell und rechtskonform umgegangen werden kann, wird von ausgewiesenen Datenschutzexperten praxisgerecht aufbereitet. Das Handbuch enthält alles Wesentliche für die Umsetzung: Hilfen zum Aufbau einer Datenschutzorganisation sowie Erläuterungen zu Auswahl und Implementierung von technisch-organisatorischen Maßnahmen einschließlich zweckmäßiger Prozessmodelle, Marktstandards und Zertifizierungen. Daneben werden die für ein Unternehmen maßgeblichen Verarbeitungsarten näher beleuchtet und dargelegt, was datenschutzrechtlich erlaubt und verboten ist. Themen wie die datenschutzkonforme Betreuung und Bewerbung von Kunden einschließlich Credit Management und Scoring werden hierbei ebenso berücksichtigt wie ein datenschutzkonformes Outsourcing und die Ausgestaltung von konzerninternen Datenflüssen. Weitere Kapitel befassen sich mit dem Beschäftigtendatenschutz, unternehmenseigenen Kommunikationsmitteln und - zunehmend wichtig - mit unternehmensinternen Ermittlungen. Schließlich werden praktische Lösungen für aktuelle Sonderthemen aufgezeigt, wie Cloud Computing, E-Discovery, Webtracking und Spionage. Dr. Thorsten B. Behling ist Rechtsanwalt in Köln und leitet als Partner der WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH den Fachbereich Datenschutz- und IT-Recht. Prof. Dr. Ralf B. Abel ist Rechtsanwalt in Hamburg, Datenschutzbeauftragter und akkreditierter Sachverständiger. Er war zuvor Inhaber des Lehrstuhls für Öffentliches Recht, Informations- und Datenschutzrecht an der Fakultät Wirtschaftsrecht der FH Schmalkalden. Die Autoren Prof. Dr. iur. Ralf B. Abel, Rechtsanwalt, Hamburg; Torge Albrecht, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Hamburg; Dr.-Ing. Amir Alsbih, Haufe Gruppe, Freiburg; Sven Bastek, Richter im Bezirk des Oberlandesgerichts Hamm; Dr. iur. Thorsten B. Behling, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Tobias Brauner, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Berlin; Alexander Filip, Oberregierungsrat, Referatsleiter beim Bayerischen Landesamt für Datenschutzaufsicht, Ansbach; Rüdiger Giebichenstein, Dipl. Wirt.-Inf., Partner, WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln; Prof. Peter Gola, Königswinter; Hauke Hintze, Rechtsanwalt, Dipl.-Betriebswirt (FH), WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Dr. iur. Jörg Hladjk, LL.M., Rechtsanwalt, Hunton & Williams LLP, Brüssel; Dr. rer. oec. Frank Hülsberg, Steuerberater, Warth & Klein Grant Thornton AG, Düsseldorf; Dr. iur. Jens Jacobi, Regierungsdirektor, Referent beim Landesbeauftragten für den Datenschutz Baden-Württemberg, Stuttgart; Nicolas Kölsch, Dipl.-Kfm., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Frankfurt am Main; Martin Kynast, Regierungsoberrat, stv. Referatsleiter beim Sächsischen Datenschutzbeauftragten, Dresden; Jörg Meyer, Dipl.-Mathematiker, Holtzbrinck Publishing Group, Stuttgart; Raik Mickler, Justiziar, Datenschutzbeauftragter, Haufe Gruppe, Freiburg; Jana Post, Rechtsanwältin, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Düsseldorf; Maik Ringel, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Leipzig; Carsten Alexander Schirp, Dipl. Ing., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln
Aktualisiert: 2023-05-29
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Praxishandbuch Datenschutz im Unternehmen
In den letzten Jahren hat sich der Datenschutz zu einer wesentlichen Compliance-Anforderung entwickelt. Dies macht die Implementierung eines effektiven Datenschutzmanagements unentbehrlich. Die sprunghaft gewachsene öffentliche Sensibilität und die zunehmende Komplexität der rechtlichen Anforderungen stellen viele Unternehmen angesichts der rasanten IT-technischen Entwicklungen vor große Herausforderungen. Wie damit sachbezogen, rationell und rechtskonform umgegangen werden kann, wird von ausgewiesenen Datenschutzexperten praxisgerecht aufbereitet. Das Handbuch enthält alles Wesentliche für die Umsetzung: Hilfen zum Aufbau einer Datenschutzorganisation sowie Erläuterungen zu Auswahl und Implementierung von technisch-organisatorischen Maßnahmen einschließlich zweckmäßiger Prozessmodelle, Marktstandards und Zertifizierungen. Daneben werden die für ein Unternehmen maßgeblichen Verarbeitungsarten näher beleuchtet und dargelegt, was datenschutzrechtlich erlaubt und verboten ist. Themen wie die datenschutzkonforme Betreuung und Bewerbung von Kunden einschließlich Credit Management und Scoring werden hierbei ebenso berücksichtigt wie ein datenschutzkonformes Outsourcing und die Ausgestaltung von konzerninternen Datenflüssen. Weitere Kapitel befassen sich mit dem Beschäftigtendatenschutz, unternehmenseigenen Kommunikationsmitteln und - zunehmend wichtig - mit unternehmensinternen Ermittlungen. Schließlich werden praktische Lösungen für aktuelle Sonderthemen aufgezeigt, wie Cloud Computing, E-Discovery, Webtracking und Spionage. Dr. Thorsten B. Behling ist Rechtsanwalt in Köln und leitet als Partner der WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH den Fachbereich Datenschutz- und IT-Recht. Prof. Dr. Ralf B. Abel ist Rechtsanwalt in Hamburg, Datenschutzbeauftragter und akkreditierter Sachverständiger. Er war zuvor Inhaber des Lehrstuhls für Öffentliches Recht, Informations- und Datenschutzrecht an der Fakultät Wirtschaftsrecht der FH Schmalkalden. Die Autoren Prof. Dr. iur. Ralf B. Abel, Rechtsanwalt, Hamburg; Torge Albrecht, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Hamburg; Dr.-Ing. Amir Alsbih, Haufe Gruppe, Freiburg; Sven Bastek, Richter im Bezirk des Oberlandesgerichts Hamm; Dr. iur. Thorsten B. Behling, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Tobias Brauner, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Berlin; Alexander Filip, Oberregierungsrat, Referatsleiter beim Bayerischen Landesamt für Datenschutzaufsicht, Ansbach; Rüdiger Giebichenstein, Dipl. Wirt.-Inf., Partner, WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln; Prof. Peter Gola, Königswinter; Hauke Hintze, Rechtsanwalt, Dipl.-Betriebswirt (FH), WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Dr. iur. Jörg Hladjk, LL.M., Rechtsanwalt, Hunton & Williams LLP, Brüssel; Dr. rer. oec. Frank Hülsberg, Steuerberater, Warth & Klein Grant Thornton AG, Düsseldorf; Dr. iur. Jens Jacobi, Regierungsdirektor, Referent beim Landesbeauftragten für den Datenschutz Baden-Württemberg, Stuttgart; Nicolas Kölsch, Dipl.-Kfm., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Frankfurt am Main; Martin Kynast, Regierungsoberrat, stv. Referatsleiter beim Sächsischen Datenschutzbeauftragten, Dresden; Jörg Meyer, Dipl.-Mathematiker, Holtzbrinck Publishing Group, Stuttgart; Raik Mickler, Justiziar, Datenschutzbeauftragter, Haufe Gruppe, Freiburg; Jana Post, Rechtsanwältin, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Düsseldorf; Maik Ringel, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Leipzig; Carsten Alexander Schirp, Dipl. Ing., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln
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Praxishandbuch Datenschutz im Unternehmen
In den letzten Jahren hat sich der Datenschutz zu einer wesentlichen Compliance-Anforderung entwickelt. Dies macht die Implementierung eines effektiven Datenschutzmanagements unentbehrlich. Die sprunghaft gewachsene öffentliche Sensibilität und die zunehmende Komplexität der rechtlichen Anforderungen stellen viele Unternehmen angesichts der rasanten IT-technischen Entwicklungen vor große Herausforderungen. Wie damit sachbezogen, rationell und rechtskonform umgegangen werden kann, wird von ausgewiesenen Datenschutzexperten praxisgerecht aufbereitet. Das Handbuch enthält alles Wesentliche für die Umsetzung: Hilfen zum Aufbau einer Datenschutzorganisation sowie Erläuterungen zu Auswahl und Implementierung von technisch-organisatorischen Maßnahmen einschließlich zweckmäßiger Prozessmodelle, Marktstandards und Zertifizierungen. Daneben werden die für ein Unternehmen maßgeblichen Verarbeitungsarten näher beleuchtet und dargelegt, was datenschutzrechtlich erlaubt und verboten ist. Themen wie die datenschutzkonforme Betreuung und Bewerbung von Kunden einschließlich Credit Management und Scoring werden hierbei ebenso berücksichtigt wie ein datenschutzkonformes Outsourcing und die Ausgestaltung von konzerninternen Datenflüssen. Weitere Kapitel befassen sich mit dem Beschäftigtendatenschutz, unternehmenseigenen Kommunikationsmitteln und - zunehmend wichtig - mit unternehmensinternen Ermittlungen. Schließlich werden praktische Lösungen für aktuelle Sonderthemen aufgezeigt, wie Cloud Computing, E-Discovery, Webtracking und Spionage. Dr. Thorsten B. Behling ist Rechtsanwalt in Köln und leitet als Partner der WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH den Fachbereich Datenschutz- und IT-Recht. Prof. Dr. Ralf B. Abel ist Rechtsanwalt in Hamburg, Datenschutzbeauftragter und akkreditierter Sachverständiger. Er war zuvor Inhaber des Lehrstuhls für Öffentliches Recht, Informations- und Datenschutzrecht an der Fakultät Wirtschaftsrecht der FH Schmalkalden. Die Autoren Prof. Dr. iur. Ralf B. Abel, Rechtsanwalt, Hamburg; Torge Albrecht, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Hamburg; Dr.-Ing. Amir Alsbih, Haufe Gruppe, Freiburg; Sven Bastek, Richter im Bezirk des Oberlandesgerichts Hamm; Dr. iur. Thorsten B. Behling, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Tobias Brauner, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Berlin; Alexander Filip, Oberregierungsrat, Referatsleiter beim Bayerischen Landesamt für Datenschutzaufsicht, Ansbach; Rüdiger Giebichenstein, Dipl. Wirt.-Inf., Partner, WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln; Prof. Peter Gola, Königswinter; Hauke Hintze, Rechtsanwalt, Dipl.-Betriebswirt (FH), WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Dr. iur. Jörg Hladjk, LL.M., Rechtsanwalt, Hunton & Williams LLP, Brüssel; Dr. rer. oec. Frank Hülsberg, Steuerberater, Warth & Klein Grant Thornton AG, Düsseldorf; Dr. iur. Jens Jacobi, Regierungsdirektor, Referent beim Landesbeauftragten für den Datenschutz Baden-Württemberg, Stuttgart; Nicolas Kölsch, Dipl.-Kfm., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Frankfurt am Main; Martin Kynast, Regierungsoberrat, stv. Referatsleiter beim Sächsischen Datenschutzbeauftragten, Dresden; Jörg Meyer, Dipl.-Mathematiker, Holtzbrinck Publishing Group, Stuttgart; Raik Mickler, Justiziar, Datenschutzbeauftragter, Haufe Gruppe, Freiburg; Jana Post, Rechtsanwältin, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Düsseldorf; Maik Ringel, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Leipzig; Carsten Alexander Schirp, Dipl. Ing., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln
Aktualisiert: 2023-05-29
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Data Science
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Data Science
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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Science
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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-05-08
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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 Business 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.
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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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-05-05
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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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-05-05
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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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-05-05
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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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Data Science
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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-04-24
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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 Business 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.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Der datenschutzrechtliche Auftragsverarbeiter
Data Science
Die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten
RdW Spezial: DSGVO
Praxishandbuch Datenschutz im Unternehmen
In den letzten Jahren hat sich der Datenschutz zu einer wesentlichen Compliance-Anforderung entwickelt. Dies macht die Implementierung eines effektiven Datenschutzmanagements unentbehrlich. Die sprunghaft gewachsene öffentliche Sensibilität und die zunehmende Komplexität der rechtlichen Anforderungen stellen viele Unternehmen angesichts der rasanten IT-technischen Entwicklungen vor große Herausforderungen. Wie damit sachbezogen, rationell und rechtskonform umgegangen werden kann, wird von ausgewiesenen Datenschutzexperten praxisgerecht aufbereitet. Das Handbuch enthält alles Wesentliche für die Umsetzung: Hilfen zum Aufbau einer Datenschutzorganisation sowie Erläuterungen zu Auswahl und Implementierung von technisch-organisatorischen Maßnahmen einschließlich zweckmäßiger Prozessmodelle, Marktstandards und Zertifizierungen. Daneben werden die für ein Unternehmen maßgeblichen Verarbeitungsarten näher beleuchtet und dargelegt, was datenschutzrechtlich erlaubt und verboten ist. Themen wie die datenschutzkonforme Betreuung und Bewerbung von Kunden einschließlich Credit Management und Scoring werden hierbei ebenso berücksichtigt wie ein datenschutzkonformes Outsourcing und die Ausgestaltung von konzerninternen Datenflüssen. Weitere Kapitel befassen sich mit dem Beschäftigtendatenschutz, unternehmenseigenen Kommunikationsmitteln und - zunehmend wichtig - mit unternehmensinternen Ermittlungen. Schließlich werden praktische Lösungen für aktuelle Sonderthemen aufgezeigt, wie Cloud Computing, E-Discovery, Webtracking und Spionage. Dr. Thorsten B. Behling ist Rechtsanwalt in Köln und leitet als Partner der WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH den Fachbereich Datenschutz- und IT-Recht. Prof. Dr. Ralf B. Abel ist Rechtsanwalt in Hamburg, Datenschutzbeauftragter und akkreditierter Sachverständiger. Er war zuvor Inhaber des Lehrstuhls für Öffentliches Recht, Informations- und Datenschutzrecht an der Fakultät Wirtschaftsrecht der FH Schmalkalden. Die Autoren Prof. Dr. iur. Ralf B. Abel, Rechtsanwalt, Hamburg; Torge Albrecht, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Hamburg; Dr.-Ing. Amir Alsbih, Haufe Gruppe, Freiburg; Sven Bastek, Richter im Bezirk des Oberlandesgerichts Hamm; Dr. iur. Thorsten B. Behling, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Tobias Brauner, Rechtsanwalt, Datenschutzbeauftragter, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Berlin; Alexander Filip, Oberregierungsrat, Referatsleiter beim Bayerischen Landesamt für Datenschutzaufsicht, Ansbach; Rüdiger Giebichenstein, Dipl. Wirt.-Inf., Partner, WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln; Prof. Peter Gola, Königswinter; Hauke Hintze, Rechtsanwalt, Dipl.-Betriebswirt (FH), WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Köln; Dr. iur. Jörg Hladjk, LL.M., Rechtsanwalt, Hunton & Williams LLP, Brüssel; Dr. rer. oec. Frank Hülsberg, Steuerberater, Warth & Klein Grant Thornton AG, Düsseldorf; Dr. iur. Jens Jacobi, Regierungsdirektor, Referent beim Landesbeauftragten für den Datenschutz Baden-Württemberg, Stuttgart; Nicolas Kölsch, Dipl.-Kfm., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Frankfurt am Main; Martin Kynast, Regierungsoberrat, stv. Referatsleiter beim Sächsischen Datenschutzbeauftragten, Dresden; Jörg Meyer, Dipl.-Mathematiker, Holtzbrinck Publishing Group, Stuttgart; Raik Mickler, Justiziar, Datenschutzbeauftragter, Haufe Gruppe, Freiburg; Jana Post, Rechtsanwältin, WTS Legal Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Düsseldorf; Maik Ringel, Rechtsanwalt, KPMG Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Leipzig; Carsten Alexander Schirp, Dipl. Ing., WTS Steuerberatungsgesellschaft mbH, Köln
Aktualisiert: 2023-03-27
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Bücher zum Thema Data privacy
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