標(biāo)題: Titlebook: Analytics und Artificial Intelligence; Datenprojekte mehrwe Ramona Greiner,David Berger,Matthias B?ck Book 2022 Der/die Herausgeber bzw. de [打印本頁] 作者: antibody 時(shí)間: 2025-3-21 19:07
書目名稱Analytics und Artificial Intelligence影響因子(影響力)
書目名稱Analytics und Artificial Intelligence影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Analytics und Artificial Intelligence網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Analytics und Artificial Intelligence網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Analytics und Artificial Intelligence被引頻次
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書目名稱Analytics und Artificial Intelligence年度引用
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書目名稱Analytics und Artificial Intelligence讀者反饋
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作者: Accord 時(shí)間: 2025-3-21 20:26 作者: CORE 時(shí)間: 2025-3-22 00:41
Book 2022 einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben k?nnen. Zun?chst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die für Ihr Gesch?ftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss作者: 軍火 時(shí)間: 2025-3-22 05:25
https://doi.org/10.1007/978-3-030-65810-6ozesse erleichtert Ihnen das Verst?ndnis dieses Kapitels, ist aber nicht zwingend notwendig. Wenn Sie noch nie von agilen Methoden und Denkans?tzen geh?rt haben, empfehlen wir aber eine vertiefende Besch?ftigung damit.作者: epicondylitis 時(shí)間: 2025-3-22 09:57
Distributed Computing in Big Data Analyticslten oder überhaupt erst entdeckt und ausgearbeitet werden. Dabei ist ein mehrschrittiges Vorgehen notwendig und das wiederholte Durchlaufen des Prozesses sinnvoll. Im Data Value Loop laufen die F?den einer konsekutiven Data?Value?Chain, der ben?tigten Technologie, einer datengetriebenen Kultur und von agilen Prozessen zusammen.作者: 別名 時(shí)間: 2025-3-22 14:10 作者: Anonymous 時(shí)間: 2025-3-22 18:10
Amna Fekih,Sonia Gaied Fantar,Habib Youssef für die Praxis entscheidenden Teildisziplinen der Artificial Intelligence erkl?rt, gro?e AI-Mythen aufgel?st und ein grundlegendes begriffliches wie technisches Verst?ndnis für die weitere Auseinandersetzung mit Artificial Intelligence und Data Science geschaffen.作者: 侵略 時(shí)間: 2025-3-23 01:07
Five Challenges in Wide-Area Sensor Systemsend wir im vorangegangen Kapitel unterschiedliche Projektphasen und -bereiche generisch beschrieben haben und vereinzelt praxisnahe Beispiele einflie?en lie?en, werden wir dieses Kapitel haupts?chlich anhand tats?chlich durchgeführter, konkreter Projekte gestalten.作者: 廣大 時(shí)間: 2025-3-23 02:03 作者: obsolete 時(shí)間: 2025-3-23 09:24
AI in der Praxis,end wir im vorangegangen Kapitel unterschiedliche Projektphasen und -bereiche generisch beschrieben haben und vereinzelt praxisnahe Beispiele einflie?en lie?en, werden wir dieses Kapitel haupts?chlich anhand tats?chlich durchgeführter, konkreter Projekte gestalten.作者: 令人心醉 時(shí)間: 2025-3-23 12:39
SNTS: Sensor Network Troubleshooting Suite, Anforderungen entstehen fortlaufend und die einzelnen Phasen des Loops werden im agilsten Sinne immer wieder und teils parallel durchlaufen. In diesem Kapitel werden wir praxisnah beschreiben, worauf bei der agilen Umsetzung von Analytics-Projekten zu achten ist.作者: eustachian-tube 時(shí)間: 2025-3-23 15:43
Analytics in der Praxis, Anforderungen entstehen fortlaufend und die einzelnen Phasen des Loops werden im agilsten Sinne immer wieder und teils parallel durchlaufen. In diesem Kapitel werden wir praxisnah beschreiben, worauf bei der agilen Umsetzung von Analytics-Projekten zu achten ist.作者: flaggy 時(shí)間: 2025-3-23 21:07
https://doi.org/10.1007/978-3-030-65810-6entwickelt im Bereich des Produkt- und Projektmanagements zunehmend ein Eigenleben. In diesem Kapitel erl?utern wir, was . eigentlich ist, was es nicht ist sowie wann und warum sich ein agiles Vorgehen auch für Ihre künftigen Analytics- und AI-Projekte eignet. Ein grundlegendes Vorwissen um agile Pr作者: 搖曳 時(shí)間: 2025-3-24 00:43
Ameni Chetouane,Sabra Mabrouk,Mohamed Mosbahumgehen k?nnen, um Fehlentwicklungen, unn?tige Ausgaben und Gesch?ftseinbu?en zu vermeiden. Design Thinking ist ein Ansatz, der bei diesen hochkomplexen Anforderungen eingesetzt wird und sich gemeinsam mit agilen Methoden zu einem erfolgsversprechenden Gesamtkonzept erg?nzt: Design Thinking stellt d作者: 饑荒 時(shí)間: 2025-3-24 05:58
Amna Fekih,Sonia Gaied Fantar,Habib Youssefen und welche F?higkeiten AI heute bereits besitzt – und, vor allem, welche nicht. In diesem Kapitel werden Machine Learning und Deep Learning als die für die Praxis entscheidenden Teildisziplinen der Artificial Intelligence erkl?rt, gro?e AI-Mythen aufgel?st und ein grundlegendes begriffliches wie 作者: 獸皮 時(shí)間: 2025-3-24 08:07 作者: 噴油井 時(shí)間: 2025-3-24 11:56
SNTS: Sensor Network Troubleshooting Suite, Form helfen k?nnen, diesen zu erreichen. Methoden und Ans?tze dafür haben wir vor allem im Kapitel zu Design Thinking erl?utert. Bei der praktischen Umsetzung eines Analytics-Projekts ist es also von Anfang an notwendig, mit diesen strategischen und konzeptionellen Fragestellungen zu beginnen und s作者: Preserve 時(shí)間: 2025-3-24 17:05 作者: animated 時(shí)間: 2025-3-24 22:31 作者: ingestion 時(shí)間: 2025-3-25 02:57 作者: Conscientious 時(shí)間: 2025-3-25 05:17 作者: cliche 時(shí)間: 2025-3-25 09:46
: In the future, everyone will be a data scientist for 15 minutes,Frei nach Andy Warhol und seiner 1968 ge?u?erten, doppelb?digen Prophezeiung, jede:r sei in der Zukunft für 15 Minuten weltberühmt, wollen wir Ihnen kurz zusammenfassen, warum in jeder und jedem von uns ein Data Scientist schlummern sollte und was das mit diesem Buch zu tun hat.作者: 動(dòng)脈 時(shí)間: 2025-3-25 11:53
Ramona Greiner,David Berger,Matthias B?ckDas Buch für Manager, die Datenanalyse- oder AI-Projekte mehrwertorientiert und effizient umsetzen wollen.Analytics und KI so planen, dass der Nutzen für Kund:innen und Anwender:innen im Mittelpunkt s作者: 解決 時(shí)間: 2025-3-25 17:08 作者: Grasping 時(shí)間: 2025-3-25 21:24 作者: Brain-Waves 時(shí)間: 2025-3-26 03:12 作者: gene-therapy 時(shí)間: 2025-3-26 05:04 作者: GUISE 時(shí)間: 2025-3-26 11:03
Design Thinking und Data Thinking,umgehen k?nnen, um Fehlentwicklungen, unn?tige Ausgaben und Gesch?ftseinbu?en zu vermeiden. Design Thinking ist ein Ansatz, der bei diesen hochkomplexen Anforderungen eingesetzt wird und sich gemeinsam mit agilen Methoden zu einem erfolgsversprechenden Gesamtkonzept erg?nzt: Design Thinking stellt d作者: 誓言 時(shí)間: 2025-3-26 16:10
Artificial Intelligence,en und welche F?higkeiten AI heute bereits besitzt – und, vor allem, welche nicht. In diesem Kapitel werden Machine Learning und Deep Learning als die für die Praxis entscheidenden Teildisziplinen der Artificial Intelligence erkl?rt, gro?e AI-Mythen aufgel?st und ein grundlegendes begriffliches wie 作者: 口訣 時(shí)間: 2025-3-26 17:02 作者: Uncultured 時(shí)間: 2025-3-26 22:31
Analytics in der Praxis, Form helfen k?nnen, diesen zu erreichen. Methoden und Ans?tze dafür haben wir vor allem im Kapitel zu Design Thinking erl?utert. Bei der praktischen Umsetzung eines Analytics-Projekts ist es also von Anfang an notwendig, mit diesen strategischen und konzeptionellen Fragestellungen zu beginnen und s作者: Commemorate 時(shí)間: 2025-3-27 02:19
AI in der Praxis,e aufzeigen, wie AI-Projekte sich durchführen lassen und wie hierbei die verschiedenen vorgestellten Methoden aus dem Buch ihre Anwendung finden. W?hrend wir im vorangegangen Kapitel unterschiedliche Projektphasen und -bereiche generisch beschrieben haben und vereinzelt praxisnahe Beispiele einflie?作者: oxidant 時(shí)間: 2025-3-27 06:05 作者: 一起 時(shí)間: 2025-3-27 12:30
otypen kommt.?.Aus dem Inhalt?.Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren.Vom Design Thinking zum Data Thinking – wie Design Thinking Datenprojekte besser macht.Artificial Intelligence – wie Künstliche 978-3-658-38158-5978-3-658-38159-2作者: gout109 時(shí)間: 2025-3-27 14:22
Ameni Chetouane,Sabra Mabrouk,Mohamed Mosbahene Disziplin, die kreative und kollaborative Methoden zur Verfügung stellt, die vom tiefen Verstehen der Nutzer:innenbedürfnisse über die gemeinsame Ideenfindung und Priorisierung bis hin zur Definition und Umsetzung eines Prototypen reichen. Warum wir Design Thinking verwenden – vor allem in den B作者: membrane 時(shí)間: 2025-3-27 18:11
Book 2022tics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.?.Aus dem Inhalt?.Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren.Vom Design Thinking zum Data Thinking – wie Design Thinking Datenprojekte besser macht.Artificial Intelligence – wie Künstliche 作者: extinguish 時(shí)間: 2025-3-27 23:07 作者: 燈泡 時(shí)間: 2025-3-28 03:54
Introduction,ketches has worked for the Second City for over 50 years. They see improvisation as the process by which the product is created. For Sahlins, improv is a “technique, a stage tool like mime or fencing.”. Close disagreed, asserting that improv “was indeed an art form, deserving to be elevated to prese作者: Pulmonary-Veins 時(shí)間: 2025-3-28 07:13 作者: 欄桿 時(shí)間: 2025-3-28 13:05
