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Titlebook: Analytics und Artificial Intelligence; Datenprojekte mehrwe Ramona Greiner,David Berger,Matthias B?ck Book 2022 Der/die Herausgeber bzw. de

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:07:39 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
期刊全稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence
期刊簡(jiǎn)稱(chēng)Datenprojekte mehrwe
影響因子2023Ramona Greiner,David Berger,Matthias B?ck
視頻videohttp://file.papertrans.cn/157/156721/156721.mp4
發(fā)行地址Das 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
圖書(shū)封面Titlebook: Analytics und Artificial Intelligence; Datenprojekte mehrwe Ramona Greiner,David Berger,Matthias B?ck Book 2022 Der/die Herausgeber bzw. de
影響因子Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man für eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln 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 erl?utern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen k?nnen. Schlie?lich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen k?nnen. Das Fundament dafür bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren für allt?gliche Analytics- und Data-Science-Projekte überführt und adaptiert haben..Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-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
Pindex Book 2022
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書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence影響因子(影響力)




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence被引頻次




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書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence年度引用




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Analytics und Artificial Intelligence讀者反饋




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:26:10 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 00:41:52 | 只看該作者
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
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:25:33 | 只看該作者
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.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:57:07 | 只看該作者
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.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:10:10 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:10:45 | 只看該作者
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.
8#
發(fā)表于 2025-3-23 01:07:02 | 只看該作者
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.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:03:39 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:24:01 | 只看該作者
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.
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