Data Science - Michael Zimmer Edition TDWI

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Spezialisten für die unterschiedlichen Aspekte von Data Science und ihrer Nutzung im Unternehmen gewinnen konnten, was zu einem ganzheitlichen und runden Bild geführt hat, in dem die Praxis nicht zu kurz kommt.

      Beim dpunkt.verlag möchten wir uns speziell bei Christa Preisendanz bedanken, die uns mit ihrer Erfahrung stets auf die Fertigstellung des Buches fokussiert gehalten hat.

      Wir hoffen, dass Ihnen, liebe Leserinnen und Leser, die Lektüre des vorliegenden Buches gefällt und Sie viel Nutzen daraus ziehen können, wenn Sie sich für den Einsatz von Data Science interessieren. Da sich der Prozess der Verknüpfung von Data Science und der bestehenden analytischen Landschaft erst am Anfang befindet, wird es spannend werden, zu beobachten, wie schnell und in welchem Umfang die Entwicklung in den Unternehmen voranschreiten wird und welche Transformationen sich daraus ergeben werden.

      Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden Karlsruhe, Offenburg, Stuttgart, Freiberg im Januar 2019

       Inhaltsübersicht

       1Einleitung

       Uwe Haneke · Stephan Trahasch · Michael Zimmer · Carsten Felden

       2(Advanced) Analytics is the new BI?

       Uwe Haneke

       3Data Science und künstliche Intelligenz – der Schlüssel zum Erfolg?

       Marc Beierschoder · Benjamin Diemann · Michael Zimmer

       4Konzeption und Entwicklung von Data-driven Products/Datenprodukten

       Christoph Tempich

       5Grundlegende Methoden der Data Science

       Stephan Trahasch · Carsten Felden

       6Feature Selection

       Bianca Huber

       7Deep Learning

       Klaus Dorer

       8Von einer BI-Landschaft zum Data & Analytics-Ökosystem

       Michael Zimmer · Benjamin Diemann · Andreas Holzhammer

       9Self-Service und Governance im Data-Science-Umfeld: der emanzipierte Anwender

       Uwe Haneke · Michael Zimmer

       10Data Privacy

       Victoria Kayser · Damir Zubovic

       11Gespräch zur digitalen Ethik

       Matthias Haun · Gernot Meier

       Fallstudien

       12Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O

       Shirin Glander

       13Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bei der Auswahl & Entwicklung von Data Science Eine Fallstudie im Online-Lebensmitteleinzelhandel

       Nicolas March

       14Analytics im Onlinehandel

       Mikio Braun

       15Predictive Maintenance

       Marco Huber

       16Scrum in Data-Science-Projekten

       Caroline Kleist · Olaf Pier

       17Der Analytics-Beitrag zu einer Added-Value-Strategie am Beispiel eines Kundenkartenunternehmens

       Matthias Meyer

       18Künstliche Intelligenz bei der Zurich Versicherung – Anwendungen und Beispiele

       Michael Zimmer · Jörg Narr · Ariane Horbach · Markus Hatterscheid

       Anhang

       AAutoren

       BAbkürzungen

       CLiteraturverzeichnis

       Index

       Inhaltsverzeichnis

       1Einleitung

      

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