Inhalt: von Katharina Schüller (CEO, STAT-UP Statistical Consulting & Data Science GmbH; Aufsichtsratsvorsitzende des Instituts für Wissenschaftliche Weiterbildung/FernUniversität Hagen; Vorstandsmitglied der DStatG)aus dem Handbuch Digitale Kompetenzentwicklung Der Beitrag zeigt anhand einer Fallstudie auf, wie in einem Verkehrsverbund das Thema Datenkompetenz in den Fokus der Entwicklung einer Datenstrategie genommen wurde. Als Grundlage für den Strategieprozess dienten das Datenstrategie-Referenzmodell von STAT-UP und das Data Literacy Framework des Hochschulforums Digitalisierung. Das Projekt wurde in Form von co-kreativen Workshops durchgeführt. Dabei erarbeiteten die Teilnehmer aus verschiedenen Hierarchie-Ebenen und Unternehmensbereichen eine Roadmap mit konkreten Maßnahmen in prototypisch umgesetzten Anwendungsfällen. Es wurde untersucht, was Datenkompetenz in der täglichen Arbeit bedeutet, wo bereits Kompetenz vorhanden ist und wo diese noch fehlt. Das ?Handbuch digitale Kompetenzentwicklung? bietet einen umfassenden Ausblick, aus unterschiedlichen Perspektiven, auf die zukunftsträchtige Ausrichtung von Unternehmen. Dr. Philipp Ramin, Gründer und Geschäftsführer des internationalen Schulungs-, Beratungs- und Forschungsunternehmens Innovationszentrum für Industrie 4.0 GmbH & Co. KG, ist Herausgeber dieses Werks.Neben top aktuellen Erkenntnissen aus der Forschung, umfasst das Handbuch eine Vielzahl an konkreten Beiträgen aus der Praxis, die dabei helfen die unterschiedlichen Herangehensweisen und branchenspezifische Unterschiede zu verstehen und mit den eigenen Vorgehensweisen zu vergleichen. Sehen Sie sich hier das Video zum Buch und das Interview mit der Autorin/dem Autor/den Autoren an: https://www.youtube.com/watch?v=4ClihF1afSQhttps://youtu.be/mgY29tm_2NU #digikompetenzbuch #Digikompetenzbuch Umfang: 70 S. ISBN: 978-3-446-47060-6
Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis Von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen Springer Berlin (2023)
Inhalt: Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar ? und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen. Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten ? ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab. Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen: Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen. Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten. Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten. Umfang: 354 S. ISBN: 978-3-662-66278-6
Inhalt: Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit Excel beinahe mühelos Informationen aus Daten gewinnen und Datensätze systematisch analysieren können. Beides ist (k)eine Kunst! Die statistischen Methoden werden anhand eines einzigen Datensatzes vorgestellt und diskutiert. So wird deutlich, wie die Methoden aufeinander aufbauen und nach und nach immer mehr Informationen aus den Daten entnommen werden können. Die verwendeten Funktionen von Excel werden dabei ausführlich erklärt ? die Vorgehensweise lässt sich daher leicht auf andere Datensätze übertragen. Verschiedene didaktische Elemente erleichtern die Orientierung und das Arbeiten mit dem Buch: An den Checkpoints sind die wichtigsten Aspekte aus jedem Kapitel kurz zusammengefasst. In der Rubrik Freak-Wissen werden weiterführende Aspekte angesprochen, um Lust auf mehr zu machen. Alle Beispiele werden mit Hand und Excel gerechnet. Zahlreiche Anwendungen und Lösungen sowie weitere Datensätze stehen auf der Internetplattform des Autors zur Verfügung. Passende Foliensätze sind für Lehrende auf der Verlagsseite des Buchs abrufbar. Für die zweite Auflage wurde das Buch vollständig auf Excel 2019 umgestellt und aktualisiert. Darüber hinaus wurden Abschnitte zu Preis- und Mengenindizes, Teststärke sowie ein Kapitel zu Varianzanalyse ergänzt. Umfang: 350 S. ISBN: 978-3-662-62302-2
Inhalt: Klaus Mainzer zeigt in diesem Buch, wie es bei dem Vorhaben, die Welt zu berechnen, zu einer Revolution der Denkart kam. Während Generationen von Mathematikern, Physikern und Philosophen auf der Suche nach der Weltformel mit Gleichungen arbeiteten und in den Kategorien von Ursache und Wirkung dachten, ist die «new science» dadurch charakterisiert, dass an die Stelle mathematischer Beweise und Theorien Computerexperimente und Algorithmen treten. «Korrelation» statt «Begründung», lautet die Devise des neuen Denkens. Die Korrelationen in Big Data sollen bislang verborgene Zusammenhänge aufdecken. Nach diesem Prinzip, schreibt das US-Magazin Time, will die 2013 von Google neu gegründete Medizinfirma Calico an der Lebensverlängerung des Menschen arbeiten, indem nicht die Ursachen von Alter und Krankheit untersucht, sondern Unmengen medizinischer Daten mit Algorithmen ausgewertet werden. Eine beispiellose Erfolgsgeschichte also? Mainzer stellt in diesem Buch die faszinierende neue Art der Wissensgewinnung vor, aber er macht auch die Gegenrechnung auf. Sein Buch ist ein Plädoyer für die Besinnung auf die Grundlagen, Theorien, Gesetze und die Geschichte, die zu der Welt führen, in der wir heute leben. Umfang: 352 S. ISBN: 978-3-406-66131-0
Inhalt: Cloud Computing ist eines der trendigsten Themen in der IT. Nahezu täglich entstehen neue Plattformen und Produkte für Cloud Computing, und es wird zunehmend schwieriger den Überblick zu behalten und alle Ausprägungen richtig zu verstehen. Der shortcut erklärt die technischen Hintergründe verschiedener Plattformen und beschreibt die wirtschaftlichen und rechtlichen Elemente des Cloud Computing ausführlich. Neben Load Balancing, Skalierung und softwareseitigen Techniken erhalten Sie auch einen Einblick in die grundlegenden architekturellen Strukturen. Umfang: 62 S. ISBN: 978-3-86802-401-2
Inhalt: Alles, was ein gutes Lehrbuch bieten sollte: Klar definierte Lernziele, gute Beispiele und viele praktische Übungsaufgaben- Aktualisierte Neuauflage der bewährten Einführung in die Datenbankentwicklung- Basiert auf der kostenlos erhältlichen Version SQL Server 2022 Express- Jetzt komplett überarbeitet und an alle Neuerungen der SQL-Server-Version von 2022 angepasstSQL Server 2022 und die kostenlose Version SQL Server 2022 Express sind ideal, um in die professionelle Datenbankentwicklung einzusteigen. Sie können mit ihnen komplexe Datenbankprojekte verwirklichen, die die Funktionalität einer Desktop-Datenbank wie Microsoft Access deutlich übersteigen.Wenn Sie tiefer in die Datenbankentwicklung mit einem professionellen Datenbankserver einsteigen wollen, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Es vermittelt leicht verständlich sowohl die Datenbankgrundlagen als auch das Programmierwissen, das Sie benötigen, um die umfangreichen Möglichkeiten von SQL Server 2022 zu nutzen. Aufgrund des didaktisch durchdachten Konzepts mit vielen Übungen und Praxistipps ermöglicht dieses Buch Ihnen eine fundierte Einarbeitung in die Entwicklung von Datenbanken. Das Buch basiert auf der kostenfrei erhältlichen Version SQL Server 2022 Express, eignet sich aber auch für größere SQL-Server-Editionen. Umfang: 572 S. ISBN: 978-3-96010-776-7
Künstliche Intelligenz ? Wie sie funktioniert und wann sie scheitert Eine unterhaltsame Reise in die seltsame Welt der Algorithmen, neuronalen Netze und versteckten Giraffen O'Reilly (2021)
Inhalt: KI verständlich und humorvoll erklärt für alle technisch InteressiertenDer US-Bestseller jetzt auf DeutschDas Buch vermittelt fundierte technische Informationen anhand von gut nachvollziehbaren KI-Experimenten und wirft auch einen kritischen Blick auf den aktuellen Einsatz von KI Janelle Shane bloggt auf aiweirdness.com, ihre Arbeit wurde in der New York Times, Slate und The New Yorker vorgestelltWir verlassen uns jeden Tag auf künstliche Intelligenz, wenn es um Empfehlungen, Übersetzungen und Katzenohren für unsere Selfie-Videos geht. Wir vertrauen KI auch in Fragen von Leben und Tod, auf der Straße und in unseren Krankenhäusern. Aber wie intelligent ist KI wirklich, auf welche Weise löst sie Probleme, wie versteht sie Menschen?Janelle Shane liefert die Antworten auf KI-Fragen, die Sie sich schon immer gestellt haben, und auf einige, die Sie definitiv nicht gestellt haben, wie z.B.: Wie kann ein Computer das perfekte Sandwich entwerfen? Und ist das weltbeste Halloween-Kostüm wirklich "Vampirschweinebraut"? In dieser klugen, oft sehr lustigen Einführung in die interessanteste Wissenschaft unserer Zeit zeigt Shane, wie KI-Algorithmen lernen, versagen und sich anpassen. Ein Buch perfekt für alle, die neugierig darauf sind, wie die Roboter in unserem Leben funktionieren. Umfang: 250 S. ISBN: 978-3-96010-496-4
Inhalt: Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning- Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning- Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innenMachine Learning erreicht heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python, Pandas, TensorFlow und Keras illustriert.Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.Die aktualisierte 2. Auflage behandelt jetzt auch Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Umfang: 216 S. ISBN: 978-3-96010-512-1
Inhalt: Befreien Sie sich aus dem Chaos der riesigen Arbeitsmappen, Tausenden von Formeln und hässlichen VBA-HacksDer US-Bestseller jetzt in deutscher Übersetzung»Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollenDie Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärtNach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein ? Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python ? zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen. Umfang: 344 S. ISBN: 978-3-96010-716-3
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