Handbuch Data Science und KI: Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren
Lingua: tedesco
Editore: Hanser Fachbuchverlag, 2024
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- Usato
Da: Bookbot, Prague, Repubblica CecaBookbot
Venditore AbeBooks dal 7 ottobre 2023
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Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen. Data Science, Big Data und kunstliche Intelligenz sind derzeit zentrale Themen in Industrie, Regierung und Gesellschaft, die oft missverstanden werden. Dieses Buch klart diese Konzepte und vermittelt praktisches Wissen zur Anwendung. Es behandelt den Aufbau von Datenplattformen sowie die Anwendung von Data Science Tools und -Methoden. Dabei wird erlautert, wie aus diesen Techniken Mehrwert generiert werden kann, etwa durch schnellere Entscheidungen, Kostensenkungen und die Erschliessung neuer Markte. Der zweite Teil des Buches beschreibt grundlegende Data-Science-Konzepte, einschliesslich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren und deren Frameworks sowie Techniken zur Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Zudem werden rechtliche Uberlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen behandelt. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie die Mathematik fur ML-Algorithmen, Machine Learning von statistischen zu neuronalen Verfahren, Natural Language Processing zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten, Computer Vision zur Analyse von Bildern und Videos sowie Modellierung und Simulation komplexer Systeme. Das Autor:innenteam setzt sich aus Datenexpert:innen aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen, darunter strategisch orientierte Fuhrungskrafte, Data Engineers und Data Scientists. Alle Autor:innen sind Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG), die den Wissensaustausch fordert.…
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- Titolo
- Handbuch Data Science und KI: Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren
- Autore
- Stefan Papp
- Editore
- Hanser Fachbuchverlag
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- tedesco
- ISBN 10
- 3446479376
- ISBN 13
- 9783446479371
- Cataloghi dei venditori
- Lehrbücher
- Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen
- Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen
- Neu in der 3. Auflage: Generativ KI und LLMs, KI und Klimawandel, ML Ops und ML Security, Zahlreiche Kapitel wurden von Grund auf überarbeitet
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches
Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft viel gesprochen wird, die aber auch am häufigsten missverstanden werden. Dieses Buch erklärt die Konzepte und vermittelt Ihnen das praktische Wissen, um sie zu nutzen.
Das Buch nähert sich den Themen Data Science und KI von mehreren Seiten. Es zeigt, wie Sie Data-Plattformen aufbauen und Data-Science-Tools und -Methoden einsetzen können. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen – und den verschiedenen Interessengruppen zuerklären –, wie Sie mit diesen Techniken Mehrwert generieren können. So kann Data Science in Unternehmen dabei helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.
Darüber hinaus werden die grundlegenden Konzepte von Data Science, einschließlich Statistik, Mathematik sowie rechtliche Überlegungen erklärt.
Praktische Fallstudien veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen verschiedene Branchen langfristig verändern wird.
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
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Informazioni sull’autore
Stefan Papp ist ein Unternehmer, der mit Fortune-500-Unternehmen zusammenarbeitet, um Datenplattformen aufzubauen und ihnen zu helfen, datengesteuerter zu werden. Er lebt mit seiner Familie in Armenien und engagiert sich auch im armenischen Start-up-Ökosystem, wo er als Berater und Investor tätig ist.
Zoltan C. Toth ist Data Engineering Architect, Dozent und Unternehmer. Mit einem Hintergrund in Informatik und Mathematik hat er Datenarchitekturen, Big-Data-Technologien und den Betrieb von ML für Fortune-500-Unternehmen weltweit unterrichtet. In den letzten zwei Jahrzehnten hat er als Solution Architect mit mehreren großen Unternehmen zusammengearbeitet und dabei Datenanalyseinfrastrukturen implementiert und diese bis zur Verarbeitung von Petabytes an Daten skaliert.
Wolfgang Weidinger ist ein Data Scientist und KI-Experte. Er hat in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren wie Start-ups, Finanzen, Beratung, Großhandel und Versicherungen gearbeitet. Dort leitete er Data Science & AI Teams und trieb deren Rolle als Speerspitze der digitalen und datengetriebenen Transformation voran. r ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists und allen anderen Daten- und KI-Experten.
Dr. Danko Nikolić ist Experte für Hirnforschung und KI. Viele Jahre hat er ein elektrophysiologisches Labor am Max-Planck-Institut für Hirnforschung geleitet. Als Experte für KI und Machine Learning leitet er ein Data-Science-Team und entwickelt kommerzielle Lösungen auf der Grundlage von KI-Technologie.
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