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Data Science

Konzepte, Erfahrungen, Fallstudien und Praxis

  • Book
  • © 2021

Overview

Editors:
  1. Detlev Frick

    1. FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

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  2. Andreas Gadatsch

    1. FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sankt Augustin, Deutschland

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  3. Jens Kaufmann

    1. FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

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  4. Birgit Lankes

    1. FB Wirtschaftswissenschaften, FH Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

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  5. Christoph Quix

    1. FB Elektrotechnik/Informatik, Hochschule Niederrhein, Krefeld, Deutschland

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  6. Andreas Schmidt

    1. FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sankt Augustin, Deutschland

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  7. Uwe Schmitz

    1. FB Wirtschaft, FH Dortmund, Dortmund, Deutschland

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  • Greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau auf
  • Gibt Hinweise für die praktische Umsetzung
  • Gibt Einblick in die Vielfalt der Aspekte zu Data Science und Big Data

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Table of contents (21 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-XLIII
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  2. Data Strategist Digitalisierung von Geschäftsmodellen – Big Data Technologien erfolgreich implementieren

    1. Front Matter

      Pages 1-1
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    2. Big Data

      • Uwe Schmitz
      Pages 3-25

    3. Data Literacy als ein essenzieller Skill für das 21. Jahrhundert

      • Andreas Schmidt, Thomas Neifer, Benedikt Haag
      Pages 27-40

    4. Management von Big Data Projekten

      • Andreas Gadatsch, Dirk Schreiber
      Pages 41-62

    5. Digital Leadership

      • Wilhelm Mülder
      Pages 63-81

  3. Data Architect: Informationsarchitekturen gestalten – Daten effizient verwalten

    1. Front Matter

      Pages 1-1
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    2. Data Engineering

      • Christoph Quix
      Pages 85-104

    3. Data Governance

      • Detlev Frick
      Pages 105-119

    4. Einsatz von In-Memory Technologien

      • Uwe Schmitz
      Pages 121-131

    5. Big-Data-Technologien

      • Christoph Quix
      Pages 133-148

    6. Information Data Models: Das Fundament einer guten Information Strategy

      • Christian Rupert Maierhofer
      Pages 149-163

  4. Data Analyst: Auswerten, Präsentieren, Entscheiden – Systematische Datenanalyse im Unternehmen

    1. Front Matter

      Pages 165-165
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    2. Reporting multidimensionaler Daten und Kennzahlen

      • Detlev Frick, Birgit Lankes
      Pages 167-178

    3. Fundamentale Analyse- und Visualisierungstechniken

      • Jens Kaufmann
      Pages 179-193

    4. Fortgeschrittene Verfahren zur Analyse und Datenexploration, Advanced Analytics und Text Mining

      • Jens Kaufmann
      Pages 195-208

    5. Datenbasierte Algorithmen zur Unterstützung von Entscheidungen mittels künstlicher neuronaler Netze

      • Daniel Retkowitz
      Pages 209-224

    6. Künstliche Neuronale Netze – Aufbau, Funktion und Nutzen

      • Anja Tetzner, Tom Kühne, Peter Gluchowski, Melanie Pfoh
      Pages 225-239

    7. Bayesian Thinking in Machine Learning

      • Thomas Neifer, Andreas Schmidt, Dennis Lawo, Lukas Böhm, Özge Tetik
      Pages 241-255

  5. Anwendungsorientierte Data Science

    1. Front Matter

      Pages 257-257
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Keywords

About this book

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 Erfahrungenaus 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. 



Editors and Affiliations

  • FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

    Detlev Frick, Jens Kaufmann

  • FB Wirtschaftswissenschaften, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sankt Augustin, Deutschland

    Andreas Gadatsch, Andreas Schmidt

  • FB Wirtschaftswissenschaften, FH Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

    Birgit Lankes

  • FB Elektrotechnik/Informatik, Hochschule Niederrhein, Krefeld, Deutschland

    Christoph Quix

  • FB Wirtschaft, FH Dortmund, Dortmund, Deutschland

    Uwe Schmitz

About the editors

Prof. Dr. Detlev Frick ist Professor für BWL, insb. Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Niederrhein, 
Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für BWL, insb. für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, 
Professor Dr. Jens Kaufmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science an der Hochschule Niederrhein, 
Dipl.-Kff. (FH) Birgit Lankes ist Lehrkraft für besondere Aufgaben an der Hochschule Niederrhein,
Prof. Dr. Christoph Quix ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science an der Hochschule Niederrhein,
Andreas Schmidt, M.A. ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Data Innovation Lab der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und
Prof. Dr. Uwe Schmitz ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der FH Dortmund. 

Bibliographic Information

  • Book Title: Data Science

  • Book Subtitle: Konzepte, Erfahrungen, Fallstudien und Praxis

  • Editors: Detlev Frick, Andreas Gadatsch, Jens Kaufmann, Birgit Lankes, Christoph Quix, Andreas Schmidt, Uwe Schmitz

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021

  • Hardcover ISBN: 978-3-658-33402-4Published: 12 November 2021

  • eBook ISBN: 978-3-658-33403-1Published: 11 November 2021

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: XLIII, 359

  • Number of Illustrations: 43 b/w illustrations, 90 illustrations in colour

  • Topics: Data Structures and Information Theory, Artificial Intelligence, Big Data, Computer Science, general, IT in Business, Statistics, general

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