Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Aktualisiert: 2023-06-20
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Aktualisiert: 2023-06-20
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Aktualisiert: 2023-06-20
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Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisiert: 2023-06-17
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-17
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Wie tickt heute die Welt? Ist die Künstliche Intelligenz schon schlauer als wir? Entscheiden Maschinen intelligenter? Wie viele Menschen werden sie arbeitslos machen? Hebeln Computer Handel und Wettbewerb aus? Werden wir eine bessere Medizin mit unseren Daten bezahlen? Gibt es für Privatheit noch eine Chance? Und ist das ewige Leben kein bloßer Traum, sondern schon bald Realität?
Diese Fragen beantwortet dieses Buch. Nach einer Übersicht über die alles ändernde Datenflut zeigt es an einer konkreten Software-Entwicklung, die Regierungen, Verbände und Firmen mit unvorstellbar genauen Datenanalysen und Prognosen versorgt, was Big Data und was Künstliche Intelligenz können, wie ihre Experten denken und handeln, welches Geschäftsmodell sie entwickeln und was das für uns bedeutet.
Dieses Buch ist am Geschehen nah dran. Es zeigt, wie schnell die Künstliche Intelligenz unser aller Leben verändert. Es beurteilt ihre Chancen und Risiken und zeigt, was da auf uns zu kommt.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Wie tickt heute die Welt? Ist die Künstliche Intelligenz schon schlauer als wir? Entscheiden Maschinen intelligenter? Wie viele Menschen werden sie arbeitslos machen? Hebeln Computer Handel und Wettbewerb aus? Werden wir eine bessere Medizin mit unseren Daten bezahlen? Gibt es für Privatheit noch eine Chance? Und ist das ewige Leben kein bloßer Traum, sondern schon bald Realität?
Diese Fragen beantwortet dieses Buch. Nach einer Übersicht über die alles ändernde Datenflut zeigt es an einer konkreten Software-Entwicklung, die Regierungen, Verbände und Firmen mit unvorstellbar genauen Datenanalysen und Prognosen versorgt, was Big Data und was Künstliche Intelligenz können, wie ihre Experten denken und handeln, welches Geschäftsmodell sie entwickeln und was das für uns bedeutet.
Dieses Buch ist am Geschehen nah dran. Es zeigt, wie schnell die Künstliche Intelligenz unser aller Leben verändert. Es beurteilt ihre Chancen und Risiken und zeigt, was da auf uns zu kommt.
Aktualisiert: 2023-06-05
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Aktualisiert: 2023-05-24
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
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Wie tickt heute die Welt? Ist die Künstliche Intelligenz schon schlauer als wir? Entscheiden Maschinen intelligenter? Wie viele Menschen werden sie arbeitslos machen? Hebeln Computer Handel und Wettbewerb aus? Werden wir eine bessere Medizin mit unseren Daten bezahlen? Gibt es für Privatheit noch eine Chance? Und ist das ewige Leben kein bloßer Traum, sondern schon bald Realität?
Diese Fragen beantwortet dieses Buch. Nach einer Übersicht über die alles ändernde Datenflut zeigt es an einer konkreten Software-Entwicklung, die Regierungen, Verbände und Firmen mit unvorstellbar genauen Datenanalysen und Prognosen versorgt, was Big Data und was Künstliche Intelligenz können, wie ihre Experten denken und handeln, welches Geschäftsmodell sie entwickeln und was das für uns bedeutet.
Dieses Buch ist am Geschehen nah dran. Es zeigt, wie schnell die Künstliche Intelligenz unser aller Leben verändert. Es beurteilt ihre Chancen und Risiken und zeigt, was da auf uns zu kommt.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-04-19
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-04-19
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- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft- Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar- Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden.
Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.
In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen.
Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren.
AUS DEM INHALT //- Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen- Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML- Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien- Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen- ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt- Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
Aktualisiert: 2023-05-02
Autor:
Annalisa Cadonna,
Georg Langs,
Roxane Licandro,
Mario Meir-Huber,
Katherine Munro,
Danko Nikolic,
Bernhard Ortner,
Stefan Papp,
Zoltan Toth,
Barbora Vesela,
Rania Wazir,
Wolfgang Weidinger,
Günther Zauner
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AUS DEM INHALT //- Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen- Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML- Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien- Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen- ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt- Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
Aktualisiert: 2023-05-02
Autor:
Annalisa Cadonna,
Georg Langs,
Roxane Licandro,
Mario Meir-Huber,
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