Data Science – Analytics and Applications (eBook)
XIV, 101 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-36295-9 (ISBN)
The 4th International Data Science Conference (iDSC) 2021 brought together researchers, scientists, and business experts to discuss means of establishing new ways of embracing agile approaches within the various domains of data science, such as machine learning and AI, data mining, or visualization and communication as well as case studies and best practices from leading research institutions and business companies.
The proceedings include all full papers presented in the scientific track and the corresponding German abstracts as well as the short papers from the student track.
Among the topics of interest are:
- Artificial Intelligence and Machine Learning
- Implementation of data mining processes
- Agile Data Science and Visualization
- Case Studies and Applications for Agile Data Science
Organisationen sind bereits von der starren Struktur des klassischen Projektmanagements zu agilen Ansätzen übergegangen. Dies gilt auch für Softwareentwicklungsprojekte, die flexibel sein müssen, um schnell auf die Wünsche der Kunden reagieren zu können und um Änderungen zu berücksichtigen, die aufgrund von Architekturentscheidungen erforderlich sind. Nachdem sich die Datenwissenschaft als Eckpfeiler in Organisationen und Unternehmen etabliert hat, ist es nun zwingend erforderlich, diesen entscheidenden Schritt auch für analytische Geschäftsprozesse durchzuführen. Die nicht-deterministische Natur der Datenwissenschaft und die ihr innewohnenden analytischen Aufgaben erfordern einen interaktiven Ansatz für eine evolutionäre, schrittweise Entwicklung zur Realisierung der wichtigsten Geschäftsanwendungen und Anwendungsfälle.
Die 4. Internationale Konferenz zur Datenwissenschaft (iDSC 2021) brachte Forscher, Wissenschaftler und Wirtschaftsexperten zusammen, um Möglichkeiten zu erörtern, wie neue Wege zur Umsetzung agiler Ansätze in den verschiedenen Bereichen der Datenwissenschaft, wie maschinelles Lernen und KI, Data Mining oder Visualisierung und Kommunikation, sowie Fallstudien und Best Practices von führenden Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen etabliert werden können.
Der Tagungsband umfasst alle im wissenschaftlichen Track vorgestellten Volltexte und die Kurzbeiträge aus dem studentischen Track auf Englisch und die dazugehörigen Abstracts auf Deutsch.
Zu den Themen, die sie interessieren, gehören unter anderem:
- Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Implementierung von Data-Mining-Prozessen
- Agile Datenwissenschaft und Visualisierung
- Fallstudien und Anwendungen für Agile Datenwissenschaft
Peter Haber ist Professor für Informations- und Kommunikationstechnik, insbesondere für analoge und digitale Signalverarbeitung, und verantwortlicher Koordinator für Systemtheorie und Elektrotechnik an der Fachhochschule Salzburg. Er ist Forscher und Projektleiter, leitet und koordiniert nationale und internationale Projekte im Bereich IT und IT-Management und integriert datenwissenschaftliche Lösungen in Unternehmen. Seit 2009 ist er Mitglied des internationalen Beirats für die IATED-Konferenzen.
Thomas Lampoltshammer ist Assistenzprofessor für IKT und stellvertretender Leiter des Zentrums für E-Governance am Lehrstuhl für E-Governance und Verwaltung, Donau-Universität Krems, Österreich. Sein aktueller Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Gebiet der Datenverwaltung, den Auswirkungen der IKT-Anwendung in einer vernetzten Gesellschaft und den Auswirkungen auf eine datengesteuerte Gesellschaft. Er verfügt über einen substantiellen Hintergrund im Design und in der Implementierung von Experten- und Entscheidungssystemen, Datenanalyse und semantisch-basierter Argumentation.
Helmut Leopold leitet das Center for Digital Safety&Security am AIT Austrian Institute of Technology und ist verantwortlich für Forschungsbereiche wie Künstliche Intelligenz und Cybersecurity. Davor war er bei Alcatel und Telekom Österreich tätig, wo er eine maßgebliche Rolle bei der digitalen Transformation spielte. Er hat Informatik an der TU Wien studiert und an der Lancaster University in England promoviert.
Manfred Mayr ist Akademischer Programmdirektor für 'Wirtschaftsinformatik und digitale Transformation' sowie Abteilungsleiter für IT-Management an der Fachhochschule Salzburg. Er ist Vortragender bei internationalen Konferenzen und Autor verschiedener Publikationen im Bereich der Wirtschaftsinformatik und forscht zu betriebswirtschaftlichen Anwendungen der Datenwissenschaft. Die Digitalisierung von ERP-Anwendungen im industriellen Umfeld ist ein langjähriges und wichtiges Feld seiner Forschung. Darüber hinaus hat er mehrere nationale und internationale Forschungsprojekte koordiniert.
| Erscheint lt. Verlag | 29.3.2022 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XIV, 101 p. 32 illus., 20 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Schlagworte | Artificial Intelligence • Big Data • Cloudera • data analytics • Data Mining • Data Science • Data Science applications • Data Science Conference • Data Visualization • Digital transformation • FutureTDM • Human Machine Interface • Industrial Applications • Industry Track • machine learning • Research Track • Salzburg University of Applied Sciences • Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) • tensorflow |
| ISBN-10 | 3-658-36295-2 / 3658362952 |
| ISBN-13 | 978-3-658-36295-9 / 9783658362959 |
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