Data Science

Know-how fr Data Scientistsbersichtliche und anwendungsbezogene Einfhrung zahlreiche Anwendungsflle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mgliche Fallstricke werden aufgezeigtData Science steht derzeit wie kein anderer Begriff fr die Auswertung groer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der kuI nstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfgbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stt. Dieses Buch bietet eine umfassende Einfhrung in Data Science und deren praktische Relevanz fr Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-kosystem thematisiert. In verschiedenen Beitrgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erlutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken. Diese 2., berarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.