Data Science - Michael Zimmer Edition TDWI

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

       Uwe Haneke · Michael Zimmer

       9.1Einleitung

       9.2Self-Service-Angebote für Data & Analytics

       9.3Data Governance und Self-Service

       9.4Self-Service-Datenaufbereitung und Data Science

       9.5Self-Service-Datenaufbereitung vs. ETL

       9.6Bimodale Data & Analytics: Segen oder Fluch?

       9.7Entwicklungen im Self-Service-Bereich

       9.7.1AutoML als Data-Scientist-Ersatz?

       9.7.2Augmented Analytics

       9.8Fazit

       10Data Privacy

       Victoria Kayser · Damir Zubovic

       10.1Die Rolle von Data Privacy für Analytics und Big Data

       10.2Rechtliche und technische Ausgestaltung von Data Privacy

       10.2.1Rechtliche Bestimmungen zu Data Privacy

       10.2.2Technische und methodische Ansätze zur Schaffung von Data Privacy

       10.3Data Privacy im Kontext des Analytics Lifecycle

       10.3.1Ideen generieren

       10.3.2Prototypen entwickeln

       10.3.3Implementieren der Lösung

       10.4Diskussion und Fazit

       11Gespräch zur digitalen Ethik

       Matthias Haun · Gernot Meier

       Fallstudien

       12Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O

       Shirin Glander

       12.1Was ist Customer Churn?

       12.1.1Wie kann Predictive Analytics bei dem Problem helfen?

       12.1.2Wie können wir Customer Churn vorhersagen?

       12.2Fallstudie

       12.2.1Der Beispieldatensatz

       12.2.2Vorverarbeitung der Daten

       12.2.3Neuronale Netze mit Keras und TensorFlow

       12.2.4Stacked Ensembles mit H2O

       12.3Bewertung der Customer-Churn-Modelle

       12.3.1Kosten-Nutzen-Kalkulation

       12.3.2Erklärbarkeit von Customer-Churn-Modellen

       12.4Zusammenfassung und Fazit

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

       Nicolas March

       13.1Herausforderungen in der Praxis

       13.1.1Data-Science-Anwendungen im Online-LEH

       13.1.2Auswahl und Umsetzung wirtschaftlicher Anwendungsfälle

       13.2Fallstudie: Kaufempfehlungssysteme im Online-Lebensmitteleinzelhandel

       13.2.1Vorabanalysen zur Platzierung von Empfehlungen

       13.2.2Prototypische Entwicklung eines Empfehlungsalgorithmus

       13.2.3MVP und testgetriebene Entwicklung der Recommendation Engine

       13.3Fazit

       14Analytics im Onlinehandel

       Mikio Braun

       14.1Einleitung

      

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