October 2017
Intermediate to advanced
432 pages
13h 28m
German
book
Data Science für Unternehmen - Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden
by Tom Fawcett, Foster Provost
Overview
- Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen
- Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzen
- Zahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung
Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind.
Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können.
Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie:
- Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen
- Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen
- Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln
Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen.
Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten.
Aus dem Inhalt:- Datenanalytisches Denken lernen
- Der Data-Mining-Prozess
- Überwachtes und unüberwachtes Data Mining
- Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung
- Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines
- Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit
- Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering
- Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell
- Visualisierung der Leistung von Modellen
- Evidenz und Wahrscheinlichkeiten
- Texte repräsentieren und auswerten
- Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering
- Data Science und Geschäftsstrategie
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access
More than 5,000 organizations count on O’Reilly
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.