Data Science: Konzepte, Erfahrungen, Fallstudien und Praxis
Editat de Detlev Frick, Andreas Gadatsch, Jens Kaufmann, Birgit Lankes, Christoph Quix, Andreas Schmidt, Uwe Schmitzde Limba Germană Mixed media product – 12 noi 2021
Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte.
Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungenaus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung.
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50.64€ • 52.60$ • 42.07£
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Specificații
ISBN-13: 9783658334024
ISBN-10: 3658334029
Ilustrații: XLIII, 359 S. 133 Abb., 90 Abb. in Farbe. Book + eBook.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.84 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 3658334029
Ilustrații: XLIII, 359 S. 133 Abb., 90 Abb. in Farbe. Book + eBook.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.84 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
Cuprins
Data Strategist: Digitalisierung von Geschäftsmodellen – Big Data Technologien erfolgreich implementieren.- Data Architect: Informationsarchitekturen gestalten – Daten effizient verwalten.- Data Analyst: Auswerten, Präsentieren, Entscheiden – Systematische Datenanalyse im Unternehmen.- Anwendungsorientierte Data Science.
Notă biografică
Prof. Dr. Detlev Frick ist Professor für BWL, insb. Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Niederrhein,
Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für BWL, insb. für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg,
Professor Dr. Jens Kaufmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science an der Hochschule Niederrhein,
Dipl.-Kff. (FH) Birgit Lankes ist Lehrkraft für besondere Aufgaben an der Hochschule Niederrhein,
Prof. Dr. Christoph Quix ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science an der Hochschule Niederrhein,
Andreas Schmidt, M.A. ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Data Innovation Lab der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und
Prof. Dr. Uwe Schmitz ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der FH Dortmund.
Textul de pe ultima copertă
Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte.
Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungen aus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung.
Der Inhalt
- Data Strategist: Digitalisierung von Geschäftsmodellen – Big Data Technologien erfolgreich implementieren
- Data Architect: Informationsarchitekturen gestalten – Daten effizient verwalten
- Data Analyst: Auswerten, Präsentieren, Entscheiden – Systematische Datenanalyse im Unternehmen
- Anwendungsorientierte Data Science
Die Zielgruppen
- Fachkräfte und Experten in Wirtschaft und Wissenschaft
- fortgeschrittene Studierende der Wirtschaftsinformatik und Betriebswirtschaftslehre mit Interesse an Big Data und Data Science
Die Herausgeber*innen
Prof. Dr. Detlev Frick ist Professor für BWL, insb. Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Niederrhein,
Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für BWL, insb. für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg,
Prof. Dr. Jens Kaufmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science an der Hochschule Niederrhein,
Dipl.-Kff. (FH) Birgit Lankes ist Lehrkraft für besondere Aufgaben an der Hochschule Niederrhein,
Prof. Dr. Christoph Quix ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science an der Hochschule Niederrhein,
Andreas Schmidt, M.A. ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Data Innovation Lab der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und
Prof. Dr. Uwe Schmitz ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der FH Dortmund.
Caracteristici
Greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau auf Gibt Hinweise für die praktische Umsetzung Gibt Einblick in die Vielfalt der Aspekte zu Data Science und Big Data