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Themenkomplex „Data Science“ im Fokus? Rezension zum Buch Data Science vom dpunkt.verlag

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Data Science dpunkt.verlag Data Science

In vielen Arbeits- und Lebensbereichen spielt die Digitalisierung eine Rolle, Unternehmen haben nicht nur in Hamburg häufig mit dem Begriff „Data Science“ zu tun. Die fachgerechte Auswertung der wachsenden Datenmenge in den Unternehmen steht im Vordergrund. Die Wissenschaft der fachgerechten Erstellung und weiteren Validierung sowie die Umwandlung in verwertbare Datenmengen beschäftigt die zuständigen Sachbearbeiter m/w/d. Solo-Selbständige m/w/d beschäftigen sich mit dem Thema und den daraus resultierenden Zeitproblemen, wenn die Strategie  nicht ausgereift ist. Prof. Dr. Uwe Haneke, Prof. Dr. Stephan Trahasch, Dr. Michael Zimmer sowie Prof. Dr. Carsten Felden möchten ihr Fachwissen aus diesem Grund an interessierte Leser m/w/d weitergeben. Mit der praktischen Data Science Relevanz in kleinen, mittleren und großen Unternehmen beschäftigt sich das Buch beispielsweise. Aktuelle Situationen analysieren und die passende Data Science Strategie Zeit sparend und ohne Umwege zu finden ist eines der Ziele. Im Zusammenspiel mit Data-Science-Konzepten sowie Data Science Architekturen sind weitere Faktoren entscheidend, die im Buch deutlich erklärt werden. Deep Reinforcement Learning oder Feature Selection sind zwei neue Bereiche, die in der aktualisierten zweiten Buch-Auflage ergänzend betrachtet werden. Datenbestände geschickt zusammenzuführen und aufbereiten, der Zugriff auf die Daten beim Lernen wird ohne Zeitverlust möglich. Das ist eines der wichtigen Data Science Ziele, aus „Rohdaten“ relevante Informationen kurzfristig herausfiltern. Mit der automatisierten Analyse und folgenden Auswertung zum Ziel kommen, praktische Anwendungsfälle werden vorgestellt. Chatbots regen im Data Science Bereich zur Kundeninteraktion an, verkürzen die Wartezeiten und entlasten die Hotlines. Das Potenzial im Bereich der Kundenkontakte lässt sich regelmäßig weiter ausbauen, wenn die Data Science Strategie an die aktuellen Bedürfnisse angepasst wird.

Data Science-Komponenten zur Prozesskette verknüpfen

Auswahl und Bereinigung der Datenmenge, Integration und Exploration sowie die Analyse mit der späteren Visualisierung für die Interpretation: 18 Bereiche werden in der Inhaltsübersicht des Buches inklusive informativer Einleitung anschaulich vorgestellt. Der Schlüssel zur Zeitersparnis ist die aktuelle und angemessene Data Science Strategie. Wie die Entwicklung der Data Science Strategie mit der notwendigen Motivation gelingt, erläutern das engagierte Autoren-Team auch für Einsteiger m/w/d verständlich. Auswahl und Entwicklung von Data Science Strategien wirken sich auf die Wirtschaftlichkeit der meisten Unternehmen aus. Der Online-Lebensmitteleinzelhandel boomt, aus diesem Grund wird anhand einer Fallstudie das Ganze näher betrachtet. Anwendungen und praktische Beispiele zeigen, wie der Online-Handel, der von der gestiegenen Nachfrage beispielsweise durch den Mehrbedarf des Home-Office-Arbeitnehmer m/w/d profitiert. Mit der Künstliche Intelligenz wird Zeit einspart, Maschine-Learning-Anwendungen weiterzuentwickeln ist einer der weiteren Schwerpunkte der Data Sciece Beauftragten m/w/d. Abkürzungen rund um das Thema werden im Anhang verständlich erklärt. Künstliche Intelligenz, Innovationsmanagement sowie das Wissensmanagement bestimmen den beruflichen Alltag derjenigen, die m Be­reich Data und Analytics bereits tätig sind oder es in naher Zukunft werden möchten. Data-Science Know-how im Sinne der Nachhaltig­keit benutzen, ler­nende und vorausschauende Systeme beschleunigen die Digitalisierung im Betireb. Im Mittelpunkt stehen die Firmen, effizienteren Organisationsstrukturen in Kombination mit neuen Geschäftsmodellen beleben den digitalen Firmenalltag der Zukunft.

Fazit

Data-Science-Know-how ist in vielen Berufsbereichen gefragt, vor einer möglichen Bachelor-Studiengang Wahl mit dem Namen „Big Data und Data Science“ lädt das Buch zum kennenzulernen dieses Berufsbereichs ein: Von der Strategieentwicklung bis zur Machbarkeitsstudien gibt es bemerkenswerte Erläuterungen, theoretisches und praktisches Fachwissen werden als sinnvolle und leicht lesbare Einheiten auf einem ausgereiften Niveau präsentiert. Das Autoren-Team schafft es, Akademiker m/w/d und Nicht-Akademiker m/w/d mit den anschaulichen Erklärungen zu erreichen und schwierige Konzepte nachvollziehbar zu machen. Wer sich für diesem abwechslungsreichen beruflichen Bereich interessiert, bekommt durch das Fachbuch Inspirationen für zukünftige Data Science Projekte, die Notwendigkeit machbarer Datenstrategien wird im Buch klar dargestellt. Bei der Teilnahme an branchenspezifischen Schulungs- oder Zertifizierungsprogrammen ist das handliche Buch ein zuverlässiger Begleiter, um das Basic Level zu erreichen oder später sogar Spezialist oder Senior Data Scientist zu werden.

 

Details zu Buch

*Titel: Data Science

*Untertitel: Architekturen, Standards und Methoden

*Autoren-Team: Prof. Dr. Uwe Haneke / Prof. Dr. Stephan Trahasch / Dr. Michael Zimmer/ Prof. Dr. Carsten Felden

*Verlag: dpunkt.verlag

*Erscheinungsdatum: 02.03.2021

*Rezensionsexemplar

*Sprache: Deutsch

*ISBN-13: 9783864908224

*ISBN-10: 3864908221

*Preise 59,90 Euro D

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