TY  - BOOK
U1  - Buch
ED  - Frick, Detlev
ED  - Gadatsch, Andreas
ED  - Kaufmann, Jens
ED  - Lankes, Birgit
ED  - Quix, Christoph
ED  - Schmidt, Andreas
ED  - Schmitz, Uwe
T1  - Data Science
BT  - Konzepte, Erfahrungen, Fallstudien und Praxis
N2  - Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte. 
Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungen aus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung. (Verlagsangaben)
KW  - Datenmanagement
KW  - Digitalisierung
KW  - Geschäftsmodell
KW  - Big Data
SN  - 978-3-658-33402-4
SB  - 978-3-658-33402-4
U6  - https://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1
DO  - https://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1
PB  - Springer Vieweg
CY  - Wiesbaden
ER  -