Viele Unternehmen haben Daten gesammelt, wissen aber nicht, wie sie damit umgehen sollen und welchen Nutzen sie daraus ziehen können. Das Buch stellt eine Orientierungs- und Arbeitshilfe für Verantwortliche dar, die künstliche Intelligenz im Unternehmen einsetzen möchten.
Der Autor gibt Ihnen einen Überblick über den praktischen Ablauf von Data-Science-Projekten. Zudem erläutert er die etablierte Data-Mining-Methode "Crisp-DM", ein standardisiertes Prozessmodell, um Datenbestände nach Mustern, Trends und Zusammenhängen zu durchsuchen. Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, strukturiert und effizient mit dem Thema Data Mining umzugehen und von KI zu profitieren.
Das Schweitzer Vademecum ist ein renommierter Fachkatalog, der speziell die relevanten Angebote für juristisch und steuerrechtlich Interessierte sortiert, aufbereitet und seit über 100 Jahren der Orientierung dient. Das Schweitzer Vademecum beinhaltet Bücher, Zeitschriften, Datenbanken, Loseblattwerke aus dem deutschsprachigen In- und Ausland und ist seit 1997 wichtiger Bestandteil des Schweitzer Webshops.
Produkt-Info
Reihe
Auflage
Sprache
Verlagsort
Verlagsgruppe
Zielgruppe
Maße
Höhe: 24 cm
Breite: 17 cm
Dicke: 1 cm
ISBN-13
978-3-648-14920-1 (9783648149201)
Schweitzer Klassifikation
Professor Dr. Stephan Matzka ist Professor für Mechatronik im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Zuvor war er Abteilungsleiter für Automatisierungstechnik im weltweit größten Automobilkonzern. Heute ist er zudem als Berater und Mentor bei Industrie-4.0.-Projekten mit Fokus auf KI tätig - hier insbesondere bei Schaffung von Beurteilungskompetenzen der Mitarbeiter. Daneben ist er Trainer sowohl bei der Haufe Akademie als auch bei der Haufe-e-Academy.
