Handbuch Data Science und KI: Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren - Hardcover

Papp, Stefan; Weidinger, Wolfgang; Munro, Katherine; Ortner, Bernhard; Cadonna, Annalisa; Langs, Georg; Licandro, Roxane; Meir-Huber, Mario; Nikolić, Danko; Toth, Zoltan; Vesela, Barbora; Wazir, Rania; Zauner, Günther

Hardcover

ISBN 10: 3446469478 ISBN 13: 9783446469471

Verlag: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2022

Inhaltsangabe

- 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

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

Über diesen Titel

Über die Autorinnen und Autoren

Stefan Papp ist ein Unternehmer, der mit Fortune-500-Unternehmen zusammenarbeitet, um Datenplattformen aufzubauen und ihnen zu helfen, datengesteuerter zu werden. Er lebt mit seiner Familie in Armenien und engagiert sich auch im armenischen Start-up-Ökosystem, wo er als Berater und Investor tätig ist.

Wolfgang Weidinger ist ein Data Scientist und KI-Experte. Er hat in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren wie Start-ups, Finanzen, Beratung, Großhandel und Versicherungen gearbeitet. Dort leitete er Data Science & AI Teams und trieb deren Rolle als Speerspitze der digitalen und datengetriebenen Transformation voran. r ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists und allen anderen Daten- und KI-Experten.

Katherine Munro ist Data Scientist, Data Science Ambassador und Computerlinguistin. Sie forscht und entwickelt und schult Unternehmen in den Bereichen KI, natürliche Sprachverarbeitung und Data Science. Sie begann ihre technische Karriere mit der Spezialisierung auf Benutzeroberflächen und natürliches Sprachverständnis bei Mercedes-Benz und dem Fraunhofer-Institut. Aktuell entwickelt sie intelligente KI-Konversationssysteme mit NLP-Techniken und großen Sprachmodellen.

Dr. Danko Nikolić ist Experte für Hirnforschung und KI. Viele Jahre hat er ein elektrophysiologisches Labor am Max-Planck-Institut für Hirnforschung geleitet. Als Experte für KI und Machine Learning leitet er ein Data-Science-Team und entwickelt kommerzielle Lösungen auf der Grundlage von KI-Technologie.

Zoltan C. Toth ist Data Engineering Architect, Dozent und Unternehmer. Mit einem Hintergrund in Informatik und Mathematik hat er Datenarchitekturen, Big-Data-Technologien und den Betrieb von ML für Fortune-500-Unternehmen weltweit unterrichtet. In den letzten zwei Jahrzehnten hat er als Solution Architect mit mehreren großen Unternehmen zusammengearbeitet und dabei Datenanalyseinfrastrukturen implementiert und diese bis zur Verarbeitung von Petabytes an Daten skaliert.

Details zur Ausgabe

• Verlag: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
• Erscheinungsdatum: 2022
• Sprache: Deutsch
• ISBN 10: 3446469478
• ISBN 13: 9783446469471
• Einband: Gebundene Ausgabe
• Auflage: 2
• Anzahl der Seiten: 623
• Kontakt zum Hersteller: Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG; info@hanser.de; ; Vilshofener Straße 10; München; 81679; Deutschland