Free PDF Handbuch Data Science: Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren. Inkl. E-Book

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Pressestimmen

"Das Buch zeigt, wie Big-Data-Plattformen aufgebaut werden und einzelne Tools anwendbar sind. Darüber hinaus werden statistischmathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Fallbeispiele aus der Praxis veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen Industrien nachhaltig verändert." Telekom- und IT-Report, Juni 2019

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Stefan Papp ist selbstständiger Berater und auf Big Data-Technologien spezialisiert mit denen er Daten aufbereitet und analysiert. Außerdem unterrichtet er an Fachhochschulen, arbeitet als Hadoop-Trainer und schreibt Fachbücher sowie Artikel für mehrere Fachzeitschriften.Wolfgang Weidinger ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists. Er hat als Data Scientist in den verschiedensten Branchen und Bereichen wie Start-Ups, Finanzwirtschaft, Consulting und Großhandel gearbeitet und dort unter anderem Data-Science-Teams aufgebaut und geleitet.Mario Meir-Huber leitet die Daten-, Analytics- und AI-Strategie innerhalb der A1 Telekom Austria Group. Ein weiterer Schwerpunkt seiner Arbeit sind Advanced Analytics.Bernhard Ortner arbeitet derzeit als Berater im Bereich Big Data- und Cloud-Architekturen. Seine Tätigkeit umfasst dabei die Adaption vorhandener Prozesse um BigData und das Etablieren von Big-Data-Standards und Best Practices. Georg Langs ist Assoz. Professor an der Medizinischen Universität Wien und leitet dort das Computational Imaging Research Lab der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin. Er ist Mitgründer des Spin-offs contextflow GmbH, das Software für AI-basierte Bildsuche entwickelt.Rania Wazir ist Mathematikerin und arbeitet als Consulting Data Scientist im Bereich Natural Language Processing. Darüber hinaus ist sie Co-Organisatorin der data4good-Initiative des VDSG, die Vorzüge und potenzielle Nachteile der Digitalisierung, u. a. durch Vorträge und Hackathons, einem breiteren Publikum vermittelt.

Produktinformation

Gebundene Ausgabe: 320 Seiten

Verlag: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG (11. Juni 2019)

Sprache: Deutsch

ISBN-10: 3446457100

ISBN-13: 978-3446457102

Größe und/oder Gewicht:

17,8 x 2,1 x 24,5 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

5.0 von 5 Sternen

2 Kundenrezensionen

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Nachdem ich einer der Ersten war der ein Probeexemplar erhielt kann ich nur dazu sagen absolut empfehlenswert. Die Art und Weise wie dir dieses Thema rübergebracht wird ist der Hammet. Absoluter Mehrwert jeden der darüber etwas lernen will. TOP Profis

Lange gab es kein Standardwerk am deutschsprachigen Markt für Data Science. Alle Bücher sind betrachten entweder ein Spezialgebiet oder zielen auf Anfänger ab. Mit diesem Buch haben es die Autoren um die Vienna Data Science Group geschafft, ein Werk abzuliefern, dass alle Aspekte abdeckt und zwar so, dass auch jemand, der bereits ein Vorwissen hat, noch etwas lernen kann. Natürlich hat jeder der Autoren einen anderen Zugang zum Thema, was das ganze aber vielleicht noch reizvoller macht, da wir hier die Sichtweise von Data Engineers und Data Scientisten haben, die das Feld eben aus einer eigenen Perspektive betrachten.

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