Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden
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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.
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Tom Fawcett hat einen Doktortitel für Machine Learning und war mehr als zwei Jahrzehnte in verschiedenen Branchen wie GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, HP Labs in der Forschung und Entwicklung tätig. Die von ihm veröffentlichten Arbeiten zur Anwendung von Data Science (z.B. Erkennung von Betrugsfällen und Spamfilter) sind zu Standardwerken geworden.
