Data Science
Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Autoren: Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden (Hrsg.)
59,90 Euro(D)
Mai 2019
336 Seiten
ISBN Print: 978-3-86490-610-7
Beschreibung
Bedingt durch technologische Entwicklungen wie das Internet of Things (IoT), mobile Anwendungen oder die Digitalisierung von Produktionsprozessen werden immer mehr Daten generiert. Klassische Methoden des Data Warehouse und der Business Intelligence stoßen hier oft an ihre Grenzen. Data Science mit seinen neuen Technologien und Methoden zur Speicherung großer Datenmengen in Kombination mit Konzepten etwa aus dem Bereich Machine Learning ermöglicht eine umfassende Analyse der Daten, um Muster zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und dessen praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden sowie Rollen- und Organisationsmodelle vorgestellt sowie Konzepte und Architekturen für Data Science erläutert. Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele geben Einblicke in die reale Welt von Data Science und erlauben dem Leser einen direkten Transfer zu seiner täglichen Arbeit.
Zielgruppe
- Business-Intelligence-Manager
- Daten- und Informationsverantwortliche
- Projektleiter
- Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik
Autoren
Prof. Dr. Uwe Haneke lehrt seit 2003 an der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik (IWI) der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft. Zu seinen Hauptarbeitsgebieten gehören Betriebswirtschaftslehre, Business Intelligence, Geschäftsprozessmanagement und Projektmanagement. Daneben leitet er das von ihm gegründete osbi::lab an der Hochschule Karlsruhe, wo er sich vor allem mit Fragestellungen aus den Bereichen Business Analytics, Big Data und Visualisierung beschäftigt.
Prof. Dr. Stephan Trahasch ist seit 2012 an der Hochschule Offenburg Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data, Agile Business Intelligence. Seine Forschungsprojekte in der Forschungsgruppe Analytics und Data Science beschäftigen sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big Data Technologien in Unternehmen sowie der Weiterentwicklung von BI-Produkten um fortgeschrittene analytische Methoden.
Dr. Michael Zimmer ist Senior Manager in der Service Line Analytics und Information Management bei Deloitte. Er beschäftigt sich mit der Konzeption, Einführung und Weiterentwicklung komplexer Data&Analytics Architekturen. Seine Schwerpunktthemen sind Data & Analytics Strategie sowie die Industrialisierung hybrider Analytics-Architekturen. Daneben ist Michael Zimmer Speaker, Autor und Herausgeber zu diversen Publikationen zum Thema agile BI und digitiale Agilität.
Prof. Dr. Carsten Felden ist Universitätsprofessor an der TU Bergakademie Freiberg in Sachsen. Dabei hat er die Professur für ABWL, insbesondere Informationswirtschaft/Wirtschaftsinformatik inne. In der Lehre fokussiert Prof. Dr. Felden auf Business Intelligence und Predictive Analytics. Zentrale Forschungsthemen sind Arbeiten im Bereich der Analytics, des Data Warehousing, der Prozessanalyse, der XBRL und Analysen in IT-Reifegradmodellen. Er ist Vorstandsvorsitzender des TDWI Deutschland e.V.
