Viele Unternehmen haben Daten gesammelt, wissen aber nicht, wie sie damit umgehen sollen und welchen Nutzen sie daraus ziehen können. Das Buch stellt eine Orientierungs- und Arbeitshilfe für Verantwortliche dar, die künstliche Intelligenz im Unternehmen einsetzen möchten. Der Autor gibt einen Überblick über den praktischen Ablauf von Data-Science-Projekten. Zudem erläutert er die etablierte Data-Mining-Methode "Crisp-DM", ein standardisiertes Prozessmodell, um Datenbestände nach Mustern, Trends und Zusammenhängen zu durchsuchen. Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, strukturiert und effizient mit dem Thema Data Mining umzugehen und von KI zu profitieren. Inhalt: - Klärung gängiger Buzzwords - Wie sieht Data Science in der Praxis aus - Rollen und Ressourcen in Unternehmen: Personen, Infrastruktur, Dienstleister - Von der Zielsetzung bis zur produktiven Umsetzung: Data Science Projekte mit dem CRISP-DM Cycle - Zusammenfassung und Ausblick weiterlesen