Data Science

Konzepte, Erfahrungen, Fallstudien und Praxis
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-658-33402-4
Verlag: Springer

Medienkombination, Deutsch, 359 Seiten, Book + eBook, Format (B × H): 172 mm x 243 mm, Gewicht: 838 g

Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte. Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungenaus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Frick, Detlev

Gadatsch, Andreas

Kaufmann, Jens

Lankes, Birgit

Quix, Christoph

Schmidt, Andreas

Schmitz, Uwe

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Wirtschaftsinformatik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik EDV & Informatik Allgemein
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsinformatik, SAP, IT-Management
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Big Data
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

Data Strategist: Digitalisierung von Geschäftsmodellen – Big Data Technologien erfolgreich implementieren.- Data Architect: Informationsarchitekturen gestalten – Daten effizient verwalten.- Data Analyst: Auswerten, Präsentieren, Entscheiden – Systematische Datenanalyse im Unternehmen.- Anwendungsorientierte Data Science.

Über Autor(innen)

Prof. Dr. Detlev Frick ist Professor für BWL, insb. Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Niederrhein, Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für BWL, insb. für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Professor Dr. Jens Kaufmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science an der Hochschule Niederrhein, Dipl.-Kff. (FH) Birgit Lankes ist Lehrkraft für besondere Aufgaben an der Hochschule Niederrhein,Prof. Dr. Christoph Quix ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science an der Hochschule Niederrhein,Andreas Schmidt, M.A. ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Data Innovation Lab der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg undProf. Dr. Uwe Schmitz ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der FH Dortmund.