Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de

Data Science für Unternehmen

Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden
Buch | Softcover
432 Seiten
2017
MITP (Verlag)
978-3-95845-546-7 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Data Science für Unternehmen - Foster Provost, Tom Fawcett
CHF 13,95 inkl. MwSt
  • Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen
  • Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzen
  • Zahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung

Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind.

Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden.

Sie lernen u.a., wie Sie:
  • Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen
  • Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen
  • Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln

Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen.

Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten.

Foster Provost ist Professor an der New York University (NYU) Stern School of Business und lehrt u.a. Business Analytics und Data Science. In den letzten zehn Jahren hat Provost verschiedene erfolgreiche Unternehmen mitbegründet, die Data Science im Marketing einsetzen.

Tom Fawcett hat einen Doktortitel für Machine Learning und war mehr als zwei Jahrzehnte in verschiedenen Branchen wie GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, HP Labs in der Forschung und Entwicklung tätig. Die von ihm veröffentlichten Arbeiten zur Anwendung von Data Science (z.B. Erkennung von Betrugsfällen und Spamfilter) sind zu Standardwerken geworden.

Aus dem Inhalt:
Datenanalytisches Denken lernen
Der Data-Mining-Prozess
Überwachtes und unüberwachtes Data Mining
Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung
Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines
Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit
Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering
Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell
Visualisierung der Leistung von Modellen
Evidenz und Wahrscheinlichkeiten
Texte repräsentieren und auswerten
Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering
Data Science und Geschäftsstrategie

lt;p>»Das Buch steigt tief in die Kunst der Data Science ein und versucht gleichzeitig, die wesentlichen Grundzüge dieser vergleichsweise jungen Wissenschaft herauszuarbeiten. Wer den akademischen Zugang nicht scheut, erhält auf hohem konzeptionellem und analytischem Niveau einen sehr umfassenden Einblick in das Thema.« (getAbstract, 10/2018)

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie mitp Business
Verlagsort Frechen
Sprache deutsch
Maße 170 x 240 mm
Gewicht 775 g
Einbandart kartoniert
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Wirtschaftsinformatik
Schlagworte Big Data • Data Mining; Einführung • Daten • Datenanalyse • Projektmanager • Unternehmen
ISBN-10 3-95845-546-8 / 3958455468
ISBN-13 978-3-95845-546-7 / 9783958455467
Zustand Neuware
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR)
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
Mehr entdecken
aus dem Bereich
Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und IPython

von Wes McKinney

Buch | Softcover (2023)
O'Reilly (Verlag)
CHF 62,85
Datenanalyse für Künstliche Intelligenz

von Jürgen Cleve; Uwe Lämmel

Buch | Softcover (2024)
De Gruyter Oldenbourg (Verlag)
CHF 104,90