| 036a | XA-DE-BW |
| 037b | ger |
| 077a | 1859812341 Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 077a | 1880359030 Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 077a | 1882406494 Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 087o | 978-3-96010-808-5 |
| 087o | 978-3-96010-809-2 |
| 100 | Hebing, Marcel ¬[VerfasserIn]¬ |
| 104a | Manhembué, Martin ¬[VerfasserIn]¬ |
| 331 | Data Science Management |
| 335 | vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen |
| 370a | Der Leitfaden für Studium und Beruf |
| 403 | 1. Auflage |
| 410 | Heidelberg |
| 412 | O'Reilly |
| 425 | 2024 |
| 425a | 2024 |
| 433 | 306 Seiten : Illustrationen |
| 435 | 24 cm x 16.5 cm |
| 451b | Animals |
| 527 | Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 527 | Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 527 | Erscheint auch als (Online-Ausgabe): ‡Hebing, Marcel, 1982 - : Data Science Management |
| 540a | ISBN 978-3-96009-214-8 : circa EUR 34.90 (DE), EUR 35.90 (AT) |
| 700b | |004 |
| 700g | 1272555585 ST 530 |
| 750 | Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Manager:innen, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance Inklusive konkreter Toolsets wie z.B. Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie Übersichten über bewährte Methoden Die Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-Gründer Viele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen Hürden: Oftmals ist die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert, zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement für Data-Science-Produkte aussehen muss. Dieser praxisorientierte Leitfaden unterstützt Sie beim erfolgreichen Management von Data-Science-Projekten jeder Größe. Sie erfahren zunächst, wie Datenanalysen durchgeführt werden und welche Tools hierfür infrage kommen. Marcel Hebing und Martin Manhembué zeigen dann Wege auf, wie Sie Projekte entlang des Data-Science-Lifecycles planen und eine datengetriebene Organisationskultur implementieren. Dabei wird die Rolle von Data-Science-Managerinnen und -Managern im Kontext eines modernen Leaderships beleuchtet und der Aufbau von Datenanalyse-Teams beschrieben. Jeder Themenbereich wird ergänzt durch Hands-on-Kapitel, die Toolsets und Checklisten für die Umsetzung in die Praxis enthalten. Themen des Buchs: Data-Science-Grundlagen: Designen von Projekten, Datenformate und Datenbanken, Datenaufbereitung, Analysemethoden aus Statistik und Machine Learning Management von Data-Science-Projekten: Grundlagen des Projektmanagements, typische Fallstricke, Rolle und Aufgaben des Managements, Data-Science-Teams, Servant und Agile Leadership, Kommunikation mit Stakeholdern Infrastruktur und Architektur: Automatisierung, IT-Infrastruktur, Data-Science-Architekturen, DevOps und MLOps Governance und Data-driven Culture: Digitale Transformation, Implementierung von Data Science im Unternehmen, Sicherheit und Datenschutz, New Work, Recruiting |
| 902s | 494140666 Data Science |
| 902s | 209556331 Datenanalyse |
| 902s | 212114999 Data-Warehouse-Konzept |
| 902s | 210213183 Datenmanagement |
| 902s | 489104002 DevOps |
| 012 | 1854231642 |
| 081 | Hebing, Marcel: Data Science Management |
| 100 | 208 865 |
