Das Zeitalter der Daten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-662-62335-0 (ISBN)
- Leicht verständlicher Einstieg und Überblick zur Theorie und Praxis
- Erläutert zentrale Begriffe, Zusammenhänge und Algorithmen
- Liefert nützliches Hintergrundwissen zu verschiedenen Anwendungsgebieten
Daten werden überall gesammelt. Jeder Kauf, ob online oder offline, jede Autofahrt und jede Benutzung des Smartphones erzeugt Daten, die gespeichert werden. So entstehen Datenberge, die in atemberaubendem Tempo wachsen - für 2020 geht man von 40 Billionen Gigabytes aus. Aber was passiert dann mit diesen Daten? Wie werden sie ausgewertet? Und wer macht das?
Holger Aust nimmt Sie mit auf einen unterhaltsamen Ausflug in die wunderbare Welt der Data Science. Sein Buch richtet sich an alle, die schon immer wissen wollten, wie Maschinen anhand von Daten lernen und ob sie dadurch (künstliche) Intelligenz erlangen. Sie erfahren natürlich auch, was neuronale Netze und Deep Learning eigentlich mit all dem zu tun haben.
In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.
Dr. Holger Aust ist Data Scientist von ganzem Herzen. In seinem Blog auf databraineo.com klärt er über Möglichkeiten von Data Science, Maschinellem Lernen und KI auf und vermittelt unterhaltsam das nötige Wissen für die praktische Umsetzung.
Nach Studium und Promotion in Mathematik und Informatik half er internationalen Retail-Unternehmen, Strategieprojekte mittels Data-Driven Decision Management umzusetzen. Seit mehreren Jahren arbeitet er als Data Scientist im Bereich Healthcare, um durch Datenmessung und -analyse die Behandlungsqualität und die Effizienz im Gesundheitswesen zu verbessern.
Data Science: Die Kunst mit Daten umzugehen
KI: Hype oder Technologie der Zukunft?- Wie lernt eine Maschine?- Stolz und Vorurteile - Risiken von Data Science
Typische Aufgaben eines Data Scientists
Das Gehirn kopieren? - Künstliche neuronale Netze
Data Science in der Praxis
Abschluss.
"... Aust erklärt mathematische Grundlagen und Formeln ebenso wie die Aufgaben eines Data Scientists. Vom Einzelkämpfer und Alleskönner bis zum Spezialisten in einem Team aus 500 Leuten sind alle möglichen Arbeitsmöglichkeiten drin. ... Wer in die Materie einsteigen will, bekommt Grafiken und Tabellen zur Veranschaulichung mit an die Hand. Dass es nötig ist, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen, wird die rund 250 Seiten hinweg immer wieder deutlich ..." (Marco Krefting, in: dpa-Dossier Wissen, Heft 42, 22. Oktober 2021)
“… Aust erklärt mathematische Grundlagen und Formeln ebenso wie die Aufgaben eines Data Scientists. Vom Einzelkämpfer und Alleskönner bis zum Spezialisten in einem Team aus 500 Leuten sind alle möglichen Arbeitsmöglichkeiten drin. … Wer in die Materie einsteigen will, bekommt Grafiken und Tabellen zur Veranschaulichung mit an die Hand. Dass es nötig ist, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen, wird die rund 250 Seiten hinweg immer wieder deutlich …” (Marco Krefting, in: dpa-Dossier Wissen, Heft 42, 22. Oktober 2021)
| Erscheinungsdatum | 01.02.2021 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XI, 248 S. 52 Abb., 51 Abb. in Farbe. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 127 x 203 mm |
| Gewicht | 287 g |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Theoretische Informatik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Schlagworte | Big Data • Data Science in der Praxis • Data Scientist • Datenwissenschaft • Deep learning • machine learning • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze |
| ISBN-10 | 3-662-62335-8 / 3662623358 |
| ISBN-13 | 978-3-662-62335-0 / 9783662623350 |
| Zustand | Neuware |
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