The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Mon, 11 Apr 2022 00:00:00 +0000

The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics (English Edition

Data Science, Big Data, and Artificial Intelligence are currently some of the most talked-about concepts in industry, government, and society, and yet also the most misunderstood. This book will clarify these concepts and provide you with practical knowledge to apply them. Featuring:

A comprehensive overview of the various fields of application of data science
Case studies from practice to make the described concepts tangible
Practical examples to help you carry out simple data analysis projects
BONUS in print edition: E-Book inside

The book approaches the topic of data science from several sides. Crucially, it will show you how to build data platforms and apply data science tools and methods. Along the way, it will help you understand - and explain to various stakeholders - how to generate value from these techniques, such as applying data science to help organizations make faster decisions, reduce costs, and open up new markets. Furthermore, it will bring fundamental concepts related to data science to life, including statistics, mathematics, and legal considerations. Finally, the book outlines practical case studies that illustrate how knowledge generated from data is changing various industries over the long term.

Contains these current issues:

Mathematics basics: Mathematics for Machine Learning to help you understand and utilize various ML algorithms.
Machine Learning: From statistical to neural and from Transformers and GPT-3 to AutoML, we introduce common frameworks for applying ML in practice
Natural Language Processing: Tools and techniques for gaining insights from text data and developing language technologies
Computer vision: How can we gain insights from images and videos with data science?
Modeling and Simulation: Model the behavior of complex systems, such as the spread of COVID-19, and do a What-If analysis covering different scenarios.
ML and AI in production: How to turn experimentation into a working data science product?
Presenting your results: Essential presentation techniques for data scientists

Handbuch Data Science: Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren

Wed, 19 Jun 2019 00:00:00 +0000

Handbuch Data Science: Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Predictive Analytics, Big Data, Smart Data – das sind nur einige der Hype- und Buzzwords, die in den letzten Jahren durch die Medien gegeistert sind und einerseits große Fragezeichen, andererseits aber auch große Erwartungen ausgelöst haben. Eng damit verbunden ist einer der wichtigsten Trends der letzten und wohl auch der kommenden Jahre: die Digitalisierung.

Diese wird nicht nur in IT-Abteilungen, sondern auch in Vorstandssitzungen diskutiert. Die Vorstände sämtlicher großer Unternehmen haben die Digitalisierung als Kernthema in ihre Geschäftsstrategie aufgenommen. Doch ohne die Verfügbarkeit von Daten kommen Digitalisierungsinitiativen sehr schnell zum Erliegen. Und selbst wenn man Daten sammelt, ist dies kein Garant für Erfolg, denn diese müssen auch in hoher Qualität vorliegen. Mit Daten die eigene Organisation neu erfinden? Klingt gewagt, aber um nichts anderes geht es bei Data Science.

Wissenschaft (Science) zielt darauf ab, neues Wissen zu generieren. Und neues Wissen kann neue Geschäftsmodelle ermöglichen.Dieses Buch ist angetreten, sowohl verständliche Antworten auf die vorhandenen Fragen zu geben als auch die überschießenden Erwartungen einzufangen. Dies passiert, indem wir es Ihnen ermöglichen möchten den Motor der Digitalisierung – die Daten – nicht nur zu verstehen, sondern auch mit diesen zu arbeiten. Zum Beispiel durch die Darstellung ausgewählter Analysetechniken, aber auch durch tiefes Eintauchen in technologische Detailfragen, um zu zeigen, wie aus Daten Erkenntnisse geschaffen werden, die dem an sie gestellten Anspruch gerecht werden können. Das Ziel dabei ist es, Ihnen ein realistisches Bild der Möglichkeiten von Data Science jenseits des allgegenwärtigen Hypes zu geben.

Denn Data Science ist die Wissenschaft, die den eingangs genannten Begriffen und Buzzwords übergeordnet ist.

Sie setzt sich aus drei großen Strömungen zusammen:

Computer Science/IT
Mathematik/Statistik
Domainexpertise in jenen Branchen, in denen Data Science Anwendung findet

Das macht Data Science zu einer interdisziplinären Wissenschaft, in der sich eine sehr heterogene Schar von Spezialisten bewegt, die alle ein Ziel verfolgen: Verständliche Antworten auf Fragen anhand von Daten geben.

Die Analyse und Nutzung von Daten in den unterschiedlichsten Branchen hat das Potenzial

bestehende Geschäftsprozesse im Unternehmen zu verbessern und
völlig neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen.

Unter Punkt 1 werden Investitionen und laufende Kosten optimiert. Durch Datenanalysen können Unternehmen erkennen, wie sich Investitionen langfristig auf den Geschäftserfolg auswirken. Telekommunikationsunternehmen könnten beispielsweise Hunderte Millionen Euro an Kosten innerhalb des 5G-Netzausbaus sparen, worauf wir in Kapitel 9 näher eingehen werden. Laufende Kosten können besser analysiert werden und oft wesentlich reduziert werden. Hierbei gibt es eine ganze Reihe an Möglichkeiten: die Vereinfachung von Prozessen, das Erkennen von Fehlern im Produktionsbetrieb, bevor diese entstehen, oder die zielgerichtete Ansprache von Kunden. Ebenso können durch zielgerichtetes Marketing auch neue Kunden und damit neue Umsätze generiert werden. Eine ausführliche Erläuterung dieser Themen innerhalb verschiedenster Branchen erfolgt ebenfalls in Kapitel 9.

Bei Punkt 2 geht es um völlig neue Ansätze, wie sie etwa große IT-Unternehmen wie Facebook oder Google nutzen, die ihr gesamtes Geschäftsmodell auf die Nutzung von Daten aufgebaut haben. Denn die fortschreitende Digitalisierung von betrieblichen Organisationen bis hin zu NGOs betrifft eben nicht nur die Auswirkungen auf Kosten und Einnahmen innerhalb des Kerngeschäftes. Es können auch neue Einnahmequellen mithilfe von Daten gewonnen werden. Zu diesem Thema wollen wir im Buch aufzeigen, was die rechtlichen Rahmenbedingungen sind (Kapitel 7), aber auch auf das Mindset, das diese Entwicklungen oft begleitet (Kapitel 10), eingehen.

Book | Vienna Data Science Group

The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Handbuch Data Science: Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren