Handbuch Data Science und KI

• Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft
• Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar
• Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen
• Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

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Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden.

Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.

In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen.

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