ISBN: 9783958455467

Titel: Data Science für Unternehmen, Untertitel: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden, Einband: Taschenbuch, Autor: Foster Provost, Verlag: MITP Verlags Gmbh, Sprac… Plus…

Titel: Data Science für Unternehmen, Untertitel: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden, Einband: Taschenbuch, Autor: Foster Provost, Verlag: MITP Verlags Gmbh, Sprache: Deutsch, Seiten: 432, Maße: 241x172x33 mm, Gewicht: 758 g, Verkäufer: buch-stadl, Schlagworte: Data Mining (EDV) Netzwerk (elektronisch) Big Data Daten Projektmanager. Über Uns Data Science für UnternehmenFoster Provost Weitere Bücher: Foster Provost von diesem Verlag Art Nr.: 3958455468 ISBN 13: 9783958455467 Untertitel: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden Erscheinungsjahr: 2017 Erschienen bei: MITP Verlags Gmbh Einband: Taschenbuch Maße: 241x172x33 mm Seitenzahl: 432 Gewicht: 758 g Sprache: Deutsch Autor: Foster Provost NEUWARE Alle Artikel werden von uns professionell verpackt, so dass die Beschädigungsgefahr beim Versand minimiert wird. Hinweis: Die hier gezeigte Produktabbildung kann vom tatsächlichen Titelcover abweichen. Wir liefern immer die aktuelle Ausgabe, sofern nichts anderes vermerkt ist. Wichtiger Hinweis bei Zahlung per Paypal: Bitte kontrollieren Sie unbedingt Ihre Lieferanschrift bevor Sie bestellen. Da wir Sie schnellstmöglich beliefern möchten, ist eine Adressänderung eventuell nicht mehr möglich. Beschreibung Aus dem Inhalt: Informationen über den Autor Foster Provost ist Professor an der New York University (NYU) Stern School of Business und lehrt u.a. Business Analytics und Data Science. In den letzten zehn Jahren hat Provost verschiedene erfolgreiche Unternehmen mitbegründet, die Data Science im Marketing einsetzen. Schlagworte Data Mining (EDV) Netzwerk (elektronisch) Big Data Daten Projektmanager Kurzbeschreibung Titel: Data Science für Unternehmen, Untertitel: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden, Einband: Taschenbuch, Autor: Foster Provost, Verlag: MITP Verlags Gmbh, Sprache: Deutsch, Seiten: 432, Maße: 241x172x33 mm, Gewicht: 758 g, Verkäufer: buch-stadl, Schlagworte: Data Mining (EDV) Netzwerk (elektronisch) Big Data Daten Projektmanager Powered by INFORIUS , Festpreisangebot, [LT: FixedPrice], Format: 241x172x33 mm, Marke: MITP Verlags Gmbh, Fachbereich: Hardcover/Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik/In... Publikationstitel: Data Science für Unternehmen, Produktart: Bücher, Buchtitel: Data Science für Unternehmen, Film-/Fernseh-Titel: Keine Angabe, Publikationsname: Data Science für Unternehmen, Musiktitel: Keine Angabe, Interpret: Keine Angabe, Schlagworte: Data Mining (EDV) Netzwerk (elektronisch) Big Data Daten P..., MITP Verlags Gmbh, 20171026<

ISBN: 9783958455467

Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringe… Plus…

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 Bücher > Sachbücher > Naturwissenschaften & Technik;Bücher > Sachbücher > Computer & Internet > Hardware & Technik > Vernetzung & Internet;Bücher > Sachbücher > Computer & Internet > IT-Ausbildung & -Berufe;Bücher > Fachbücher > Informatik 24.1 cm x 17.2 cm x 3.3 cm mm , Mitp Verlags GmbH & Co.KG, Taschenbuch, Mitp Verlags GmbH & Co.KG<

2017, ISBN: 3958455468

[EAN: 9783958455467], Neubuch, [PU: MITP Verlags Gmbh Okt 2017], DATA MINING (EDV); NETZWERK (ELEKTRONISCH); BIG DATA; DATEN; PROJEKTMANAGER, Neuware - Die grundlegenden Konzepte der Data… Plus…

[EAN: 9783958455467], Neubuch, [PU: MITP Verlags Gmbh Okt 2017], DATA MINING (EDV); NETZWERK (ELEKTRONISCH); BIG DATA; DATEN; PROJEKTMANAGER, Neuware - Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzenDie wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzenZahlreiche Praxisbeispiele zur VeranschaulichungDie 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 erzielenDaten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehenGeschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammelnDas 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 lernenDer Data-Mining-ProzessÜberwachtes und unüberwachtes Data MiningEinführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten SegmentierungAnhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector MachinesPrinzip und Berechnung der ÄhnlichkeitNächste-Nachbarn-Methoden und ClusteringEntscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes ModellVisualisierung der Leistung von ModellenEvidenz und WahrscheinlichkeitenTexte repräsentieren und auswertenEntscheidungsanalyse II: Analytisches EngineeringData Science und Geschäftsstrategie 432 pp. Deutsch, Books<

2017, ISBN: 9783958455467

[ED: Taschenbuch], [PU: mitp Verlags GmbH & Co.KG], DE, [SC: 9.90], Neuware, gewerbliches Angebot, 240x170x20 mm, 432, [GW: 775g], 2017