Angewandte Data Science: Projekte - Methoden - Prozesse

  • 4h 45m
  • Lothar B. Blum
  • Springer
  • 2023

Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.

Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.

China Center for Special Economic Zone Research, Shenzhen University, Shenzhen, China

Lothar B. Blum lehrt als Hochschuldozent interaktives Informationsdesign, Datenvisualisierung und Advanced Analytics. Er ist Principal UX Designer beim Cloudsoftwareunternehmen Infor sowie Co-Founder und Organisator der Data Science Darmstadt Meetups.

In diesem Buch

  • Vorwort
  • Die Autoren und ihre Beiträge
  • Tagesaktuelle Aufbereitung, Analyse und Exploration sprachlicher Daten aus RSS-Feeds
  • Möglichkeiten und Grenzen polizeilicher Prognoseinstrumente am Beispiel des Projektes SKALA
  • Am Anfang war der Prompt. Die Wege zur Kreativität der Maschine
  • Erklärbarkeit als Schlüssel für den verantwortungsvollen Umgang mit KI
  • Varianzanalyse versus Strukturgleichungsmodell – ein Vergleich aus der Praxis
  • Was ist schon normal in diesen Zeiten? Analyse von Zeitverteilungen in Usability Tests
  • Sankey-Diagramm reloaded. Innovative Anwendungsszenarien für einen Chartklassiker
  • Jenseits der Algorithmen
  • A Scalable Architecture for Smart Genomic Data Analysis in Medical Laboratories
  • Die sieben V der Daten – Anforderungen an die Daten in der KI-Entwicklung
  • Scope Creep, GUI, Skalierung. Über unbekannte Wesen und ihr plötzliches Auftauchen in Machine-Learning-Projekten
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