Aktualisiert: 2023-06-11
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Data Science
Schlüsselwort: Organisationskonzepte
Data Science
Data Science
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.
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.
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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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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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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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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Data Science
Organisatorische Segmentierung
Das konkrete Anliegen der Organisatorischen Segmentierung liegt darin, zu weniger fragmenthaften, schnittstellenärmeren Formen der Arbeitsteilung zu gelangen, bezogen auf alle Unternehmensebenen - von der Arbeitsorganisation bis hin zur Führungsorganisation.
Aktualisiert: 2023-01-24
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Unternehmensinternes M&A-Management
Sabine Sauermann entwickelt verschiedene organisatorische Gestaltungsmöglichkeiten eines unternehmensinternen M&A-Managements und zeigt, wie die jeweils optimale Organisationsform ausgewählt werden kann.
Aktualisiert: 2023-04-03
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Dezentralität und Markt in Banken
Mit Planungsinseln zur lernenden Organisation
Gruppenarbeit ist in den Fertigungsbereichen vieler Unternehmen seit Jahren eine Selbstverständlichkeit. Die indirekt-produktiven Bereiche wie Arbeitsvorbereitung, Verwaltung etc. sind jedoch bei den Überlegungen zur Einführung dieser Organisationsform bisher nicht berücksichtigt worden. Dieses Buch beschreibt, wie teamorientierte Arbeitsformen auch in den indirekt-produktiven Bereichen eingeführt werden können und welche besonderen Anforderungen an das Informationsmanagement, das Personalmanagement und das Organisationsmanagement gestellt werden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Geschäftsprozeßmanagement
Das Ziel des Buches ist die Darstellung der mit dem Einsatz moderner Informationstechnologie verbundenen organisatorischen Gestaltungspotentiale. Ausgangspunkt ist die Entwicklung der Workflowmanagementsysteme, die erstmals eine durchgängige Unterstützung aller Verwaltungsprozesse bei gleichzeitiger Integration aller Informationsträger erlauben. Diese Systeme führen nach den vorliegenden Erfahrungen aber nur dann zu einer Produktivitätssteigerung, wenn entsprechende organisatorische Anpassungen vorgenommen werden. Besonderes Augenmerk wird daher auf die Darstellung der organisatorischen Gestaltungspotentiale abhängig von der aktuellen Situation und den Umweltbedingungen der jeweiligen Organisation gelegt. Die Praxis findet Konzepte, Methoden und Techniken aus unterschiedlichen fachlichen Sichten.
Aktualisiert: 2023-01-28
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CIM-Planung und -Einführung
Bei den Vorbereitungen zu einer CIM-Einführung ist über die rein technischen Aspekte hinaus eine sorgfältige Planung des organisatorischen Umfelds zwingend erforderlich: technische und organisatorische Aspekte sowie die Qualifizierung der Mitarbeiter sind zu beachten, Risiken und Chancen kritisch abzuwägen. Für diese Planung werden Methoden zur Analyse, zur Konzeptfindung und zur Entwicklung eines Grobkonzepts vorgestellt. Anhand von praktischen Beispielen werden mögliche Vorgehensweisen dargestellt. Das Buch liefert Anregungen und Hinweise für eine unternehmensspezifische CIM-Planung und -Einführung sowie für Organisationsaufgaben im CIM-Umfeld, vorwiegend für kleine und mittlere Unternehmen.
Aktualisiert: 2022-06-04
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Prozessorientierte Unternehmensplanung
Carmen Andrea Fink präsentiert ein Konzept zur Integration der Prozesssicht in die strategische und operative Unternehmensplanung. Anhand der Darstellung der Problemstellung und möglicher Handlungsalternativen in drei Fallbeispielen erhält der Leser wertvolle Impulse zur prozessorientierten Weiterentwicklung der Unternehmensplanung und der Organisation.
Aktualisiert: 2023-03-14
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