Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen

Das Handbuch für die neue FIDP-Fachrichtung

(Autor)

Buch | Softcover
489 Seiten
2021 | 1. Auflage
Rheinwerk (Verlag)
978-3-8362-8112-6 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen - Sascha Kersken
29,90 inkl. MwSt
  • Grundlagen verstehen und Wissen vertiefen
  • Einführung in Datenanalyse und Maschinelles Lernen
  • Neuronale Netze, KI, Steuerung von Geschäftsprozessen, ERP-Systeme

Alles über den neuen Fachinformatik-Ausbildungsgang Daten- und Prozessanalyse.

Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind aktuell wohl die am schnellsten wachsenden Teilgebiete der Informatik. Nicht umsonst wurde daher 2020 der neue Fachinformatik-Ausbildungsgang Daten- und Prozessanalyse eingeführt.

Worauf es dabei ankommt, zeigt Auszubildenden dieser Fachrichtung dieses neue Lehr- und Praxisbuch. Mathematische Grundlagen, Einführung in die Programmierung, Algorithmen und insbesondere Machine-Learning-Verfahren werden ebenso behandelt wie die Geschäftsprozessanalyse.

Für alle Themen kommen praxiserprobte Sprachen, Tools und Bibliotheken zum Einsatz. Inkl. zahlreicher Übungsaufgaben

Mathematische Grundlagen und Python-Wissen für die Datenanalyse
Alle mathematischen Voraussetzungen für die Datenanalyse aus Logik, linearer Algebra, Stochastik und Analysis werden ebenso verständlich erläutert wie die Grundlagen der Python-Programmierung.

Daten aufbereiten und verarbeiten
Erfahren Sie, wie Zahlen-, Text- und Bilddaten ausgewählt und für die Analyse aufbereitet werden, und lernen Sie, wie Sie diese mit praxiserprobten Machine-Learning-Algorithmen und Python-Modulen verarbeiten.

Geschäftsprozesse analysieren
Nach einer Einführung in die Begriffswelt der Prozessanalyse lernen Sie, wie Sie mit BPMN 2.0 Prozesse modellieren. Dazu gehört auch die praktische Arbeit mit einem ERP- und CRM-System.

Aus dem Inhalt:
Die Ausbildung im Überblick
Was sind Datenanalyse, Machine Learning und KI?
Logik
Lineare Algebra
Stochastik
Analysis
Python-Programmierkurs
Daten aufbereiten
Machine-Learning-Algorithmen
Künstliche neuronale Netzwerke
Grundlagen der Geschäftsprozessanalyse
Prozessmodellierung mit BPMN 2.0
Das ERP- und CRM-System dolibarr
Zahlreiche Übungsaufgaben

Sascha Kersken arbeitet seit vielen Jahren als Trainer für EDV-Schulungen in den Themengebieten Netzwerke und Internet, interaktive Medien und Programmierung. Er hat zahlreiche Bücher für O’Reilly übersetzt.



Materialien zum Buch ... 11


Geleitwort ... 13


Vorwort ... 17


1. Einführung ... 23


1.1 ... Die Ausbildung im Überblick ... 23

1.2 ... Datenanalyse und künstliche Intelligenz ... 26



2. Mathematische Grundlagen ... 35


2.1 ... Logik und Mengenlehre ... 35

2.2 ... Lineare Algebra ... 60

2.3 ... Stochastik ... 77

2.4 ... Funktionen und ihre Eigenschaften ... 88

2.5 ... Übungsaufgaben ... 94



3. Programmierkurs mit Python ... 99


3.1 ... Loslegen ... 100

3.2 ... Grundelemente von Python ... 110

3.3 ... Objektorientiertes Python ... 154

3.4 ... Übungsaufgaben ... 181



4. Mit Python-Modulen arbeiten ... 183


4.1 ... Module installieren, importieren und einsetzen ... 183

4.2 ... Mathematische Module ... 186

4.3 ... Andere wichtige Module ... 202

4.4 ... Übungsaufgaben ... 220



5. Algorithmen und Datenstrukturen ... 223


5.1 ... Listen durchsuchen und sortieren ... 224

5.2 ... Nichtsequenzielle Datenstrukturen durchsuchen ... 239

5.3 ... Mit Graphen arbeiten ... 256

5.4 ... Bedingungserfüllungsprobleme ... 262

5.5 ... Genetische Algorithmen ... 271

5.6 ... Übungsaufgaben ... 294



6. Datenquellen nutzen ... 297


6.1 ... Häufig verwendete Datenquellformate ... 298

6.2 ... Mit Datenbanken arbeiten ... 314

6.3 ... Daten aufbereiten und untersuchen ... 328

6.4 ... Übungsaufgaben ... 358



7. Machine Learning ... 361


7.1 ... Überwachtes Lernen ... 361

7.2 ... Unüberwachtes Lernen ... 387

7.3 ... Übungsaufgaben ... 394



8. Künstliche neuronale Netzwerke ... 397


8.1 ... Einführung und Überblick ... 397

8.2 ... Ein neuronales Netzwerk manuell implementieren ... 402

8.3 ... Neuronale Netzwerke mithilfe von Python-Modulen einsetzen ... 413

8.4 ... Übungsaufgaben ... 417



9. Geschäftsprozessanalyse ... 419


9.1 ... Überblick ... 419

9.2 ... Prozesse mit der BPMN modellieren ... 426

9.3 ... Mit einem ERP- und CRM-System arbeiten ... 440

9.4 ... Übungsaufgaben ... 447



A. Glossar ... 451


B. Zweisprachige Wortliste ... 457


C. Kommentiertes Literatur- und Linkverzeichnis ... 463


Index ... 469

»Zahlreiche Übungsaufgaben (jeweils mit Lösungshinweisen) ermöglichen eine gute Selbstüberprüfung der Leser*innen für anstehende Prüfungen.« EKZ-Informationsdienst 202110

»Zahlreiche Übungsaufgaben (jeweils mit Lösungshinweisen) ermöglichen eine gute Selbstüberprüfung der Leser*innen für anstehende Prüfungen.«

Erscheinungsdatum
Verlagsort Bonn
Sprache deutsch
Maße 172 x 230 mm
Einbandart kartoniert
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Schlagworte Analysis • CRM-Systeme • ERP-Systeme • Fachinformatik • Geschäftsprozessanalyse • Hand-Buch Lernen Wissen Kurse Seminare Tutorials • Künstliche Intelligenz KI • Lineare Algebra • machine learning • Mathematik • Neuronale Netze • Prozessmodellierung mit BPMN 2.0 • Python • Stochastik
ISBN-10 3-8362-8112-0 / 3836281120
ISBN-13 978-3-8362-8112-6 / 9783836281126
Zustand Neuware
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR)
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