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Data Science

Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Produktform: E-Buch Text Elektronisches Buch in proprietärem

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.weiterlesen

Dieser Artikel gehört zu den folgenden Serien

Elektronisches Format: MobiPocket

Sprache(n): Deutsch

ISBN: 978-3-9691015-4-4 / 978-3969101544 / 9783969101544

Verlag: dpunkt

Erscheinungsdatum: 27.03.2021

Seiten: 392

Auflage: 2

Autor(en): Carsten Felden, Michael Zimmer, Uwe Haneke, Stephan Trahasch

59,90 € inkl. MwSt.
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