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Mario Meir Huber

    The Handbook of Data Science and AI
    Cloud Computing
    Handbuch Data Science und KI
    • Handbuch Data Science und KI

      Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren

      • 704 Seiten
      • 25 Lesestunden

      Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz sind derzeit zentrale Themen in Industrie, Regierung und Gesellschaft, die oft missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt praktisches Wissen zur Anwendung. Es behandelt den Aufbau von Datenplattformen sowie die Anwendung von Data Science Tools und -Methoden. Dabei wird erläutert, wie aus diesen Techniken Mehrwert generiert werden kann, etwa durch schnellere Entscheidungen, Kostensenkungen und die Erschließung neuer Märkte. Der zweite Teil des Buches beschreibt grundlegende Data-Science-Konzepte, einschließlich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren und deren Frameworks sowie Techniken zur Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Zudem werden rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen behandelt. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie die Mathematik für ML-Algorithmen, Machine Learning von statistischen zu neuronalen Verfahren, Natural Language Processing zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten, Computer Vision zur Analyse von Bildern und Videos sowie Modellierung und Simulation komplexer Systeme. Das Autor:innenteam setzt sich aus Datenexpert:innen aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen, darunter strategisch orientierte Führungskräfte, Data Engineers und Data Scientists. Alle Autor:innen sind Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG), die den Wissensaustausch fördert.

      Handbuch Data Science und KI
    • Cloud Computing

      Praxisratgeber und Einstiegsstrategien

      • 221 Seiten
      • 8 Lesestunden

      Cloud Computing ist eines der trendigsten Themen in der IT. Nahezu täglich entstehen neue Plattformen und Produkte und es wird zunehmend schwieriger den Überblick zu behalten. Das Buch erklärt den Begriff „Cloud Computing“ und ermöglicht es somit, echte Cloud Plattformen zu identifizieren. Dabei werden die technischen Hintergründe und die wirtschaftlichen und rechtlichen Elemente ausführlich beschrieben. Neben den Grundlagen von Cloud Computing werden die wichtigsten Plattformen wie Google Apps & Docs, Amazon EC2, Windows Azure und Salesforce vorgestellt. Mehrere Kapitel zu Wirtschaftlichkeit, Einführungsstrategien und zu rechtlichen Grundlagen runden das Buch ab.

      Cloud Computing
    • The Handbook of Data Science and AI

      Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics - 2nd Edition

      • 573 Seiten
      • 21 Lesestunden

      Data Science, Big Data, Artificial Intelligence and Generative AI are currently some of the most talked-about concepts in industry, government, and society, and yet also the most misunderstood. This book will clarify these concepts and provide you with practical knowledge to apply them. Understand crucial data science concepts, from statistics and mathematics to legal and ethical considerations. Learn how to build data platforms and deploy safe and robust data projects to production. Gain the vocabulary to communicate technical requirements and roadmaps to diverse business stakeholders. Dive into practical case studies that illustrate how knowledge generated from data is changing various industries over the long term.

      The Handbook of Data Science and AI
      3,5