Data Science for Business

Data Science for Business Author Foster Provost
ISBN-10 9781449374280
Release 2013-07-27
Pages 414
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Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today. Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You’ll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company’s data science projects. You’ll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making. Understand how data science fits in your organization—and how you can use it for competitive advantage Treat data as a business asset that requires careful investment if you’re to gain real value Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way Learn general concepts for actually extracting knowledge from data Apply data science principles when interviewing data science job candidates



Data Science f r Unternehmen

Data Science f  r Unternehmen Author Foster Provost
ISBN-10 9783958455481
Release 2017-10-25
Pages 432
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Data Science f r Unternehmen has been writing in one form or another for most of life. You can find so many inspiration from Data Science f r Unternehmen also informative, and entertaining. Click DOWNLOAD or Read Online button to get full Data Science f r Unternehmen book for free.



big data work

big data   work Author Thomas H. Davenport
ISBN-10 9783800648153
Release 2014-10-15
Pages 214
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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.



Web and Network Data Science

Web and Network Data Science Author Thomas W. Miller
ISBN-10 9780133887648
Release 2014-12-19
Pages 384
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Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics. Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.



Modeling Techniques in Predictive Analytics with Python and R

Modeling Techniques in Predictive Analytics with Python and R Author Thomas W. Miller
ISBN-10 9780133892147
Release 2014-09-29
Pages 448
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Master predictive analytics, from start to finish Start with strategy and management Master methods and build models Transform your models into highly-effective code—in both Python and R This one-of-a-kind book will help you use predictive analytics, Python, and R to solve real business problems and drive real competitive advantage. You’ll master predictive analytics through realistic case studies, intuitive data visualizations, and up-to-date code for both Python and R—not complex math. Step by step, you’ll walk through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective Python and R code, interpreting results, and more. Each chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work—and maximize their value. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, addresses everything you need to succeed: strategy and management, methods and models, and technology and code. If you’re new to predictive analytics, you’ll gain a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already working in the field, you’ll master powerful new skills. If you’re familiar with either Python or R, you’ll discover how these languages complement each other, enabling you to do even more. All data sets, extensive Python and R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller/ Python and R offer immense power in predictive analytics, data science, and big data. This book will help you leverage that power to solve real business problems, and drive real competitive advantage. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, illuminating each technique with carefully explained code for the latest versions of Python and R. If you’re new to predictive analytics, Miller gives you a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, you’ll learn crucial skills you don’t already have. Using Python and R, Miller addresses multiple business challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic code that delivers actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. Appendices include five complete case studies, and a detailed primer on modern data science methods. Use Python and R to gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more



Einf hrung in Data Science

Einf  hrung in Data Science Author Joel Grus
ISBN-10 9783960100256
Release 2016-03-31
Pages 352
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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken



Modeling Techniques in Predictive Analytics

Modeling Techniques in Predictive Analytics Author Thomas W. Miller
ISBN-10 9780133886191
Release 2014-09-29
Pages 384
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To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels: Strategy and management Methods and models Technology and code This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories. Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have. Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more. Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value. Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively. All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike. Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods. Gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more



Data Mining

Data Mining Author Jürgen Cleve
ISBN-10 9783110456905
Release 2016-03-07
Pages 328
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Modern databases contain vast quantities of undiscovered knowledge that cannot be exploited without the proper tools. Data mining and algorithms allow us to discover previously unknown interconnections. This textbook covers the material of a one-semester university course and is designed as a classic textbook. It offers summaries, numerous examples, and practice exercises.



Data Science f r Dummies

Data Science f  r Dummies Author Lillian Pierson
ISBN-10 9783527806751
Release 2016-04-22
Pages 382
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Daten, Daten, Daten ?, Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datens?tze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das daf?r notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So k?nnen Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten ?bertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schl?sse und Konsequenzen ziehen.



Data Science

Data Science Author Michael Oettinger
ISBN-10 9783743936294
Release 2017-07-10
Pages 208
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Data Scientisten (m/w) sind derzeit auf dem Jobmarkt heißbegehrt. In Amerika sind erfahrene Data Scientisten so beliebt wie eine Getränkebude in der Wüste. Aber auch in Deutschland ist eine steigende Nachfrage nach diesem Skillprofil erkennbar. Immer mehr Unternehmen bauen "Analytics"-Abteilungen auf bzw. aus und suchen entsprechende Mitarbeiter. Nur: was macht eigentlich ein Data Scientist? Irgendetwas mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data-Mining, Python-Programmierung und Big Data. So genau weiß es eigentlich niemand ... Das Buch ist eine Einführung und Übersicht über das weitumfassende Themengebiet Data Science. Es werden die Datenquellen (Datenbanken, Data-Warehouse, Hadoop etc.) und die Softwareprodukte für die Datenanalyse vorgestellt (Data-Science-Plattformen, ML Bibliotheken). Die wichtigsten Verfahren des Machine Learnings werden ebenso behandelt wie beispielhafte Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen.



Machine Learning

Machine Learning Author Jason Bell
ISBN-10 9781118889060
Release 2014-11-03
Pages 408
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Machine Learning has been writing in one form or another for most of life. You can find so many inspiration from Machine Learning also informative, and entertaining. Click DOWNLOAD or Read Online button to get full Machine Learning book for free.



Programmieren lernen mit Python

Programmieren lernen mit Python Author Allen B. Downey
ISBN-10 9783955618070
Release 2014-08-27
Pages 320
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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.



Statistik f r Dummies

Statistik f  r Dummies Author Deborah J. Rumsey
ISBN-10 9783527692767
Release 2016-12-16
Pages 355
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Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch n?tzliches Thema. Deborah Rumsey erkl?rt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erl?utert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsm?glichkeiten von statistischem Material kennen und erfahren, wie Sie Ihre Ergebnisse richtig auswerten. Egal ob Mittelwert, Bias, Standardabweichung oder Konfidenzintervall, schon bald kann Ihnen keiner mehr etwas vormachen.



Big Data MBA

Big Data MBA Author Bill Schmarzo
ISBN-10 9781119181385
Release 2015-12-11
Pages 312
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Integrate big data into business to drive competitive advantage and sustainable success Big Data MBA brings insight and expertise to leveraging big data in business so you can harness the power of analytics and gain a true business advantage. Based on a practical framework with supporting methodology and hands-on exercises, this book helps identify where and how big data can help you transform your business. You'll learn how to exploit new sources of customer, product, and operational data, coupled with advanced analytics and data science, to optimize key processes, uncover monetization opportunities, and create new sources of competitive differentiation. The discussion includes guidelines for operationalizing analytics, optimal organizational structure, and using analytic insights throughout your organization's user experience to customers and front-end employees alike. You'll learn to “think like a data scientist” as you build upon the decisions your business is trying to make, the hypotheses you need to test, and the predictions you need to produce. Business stakeholders no longer need to relinquish control of data and analytics to IT. In fact, they must champion the organization's data collection and analysis efforts. This book is a primer on the business approach to analytics, providing the practical understanding you need to convert data into opportunity. Understand where and how to leverage big data Integrate analytics into everyday operations Structure your organization to drive analytic insights Optimize processes, uncover opportunities, and stand out from the rest Help business stakeholders to “think like a data scientist” Understand appropriate business application of different analytic techniques If you want data to transform your business, you need to know how to put it to use. Big Data MBA shows you how to implement big data and analytics to make better decisions.



SQL f r Dummies

SQL f  r Dummies Author Allen G. Taylor
ISBN-10 9783527810895
Release 2017-04-24
Pages 440
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SQL f r Dummies has been writing in one form or another for most of life. You can find so many inspiration from SQL f r Dummies also informative, and entertaining. Click DOWNLOAD or Read Online button to get full SQL f r Dummies book for free.



Einf hrung in Python

Einf  hrung in Python Author Mark Lutz
ISBN-10 9783897214880
Release 2007
Pages 624
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Einf hrung in Python has been writing in one form or another for most of life. You can find so many inspiration from Einf hrung in Python also informative, and entertaining. Click DOWNLOAD or Read Online button to get full Einf hrung in Python book for free.



The Second Machine Age

The Second Machine Age Author Andrew Mcafee
ISBN-10 9783864702228
Release 2014-10-01
Pages 368
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Computer sind mittlerweile so intelligent geworden, dass die nächste industrielle Revolution unmittelbar bevorsteht. Wer profitiert, wer verliert? Antworten auf diese Fragen bietet das neue Buch der Technologie-Profis Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Seit Jahren arbeiten wir mit Computern - und Computer für uns. Mittlerweile sind die Maschinen so intelligent geworden, dass sie zu Leistungen fähig sind, die vor Kurzem noch undenkbar waren: Sie fahren Auto, sie schreiben eigene Texte - und sie besiegen Großmeister im Schach. Dieser Entwicklungssprung ist nur der Anfang. In ihrem neuen Buch zeigen zwei renommierte Professoren, welch atemberaubende Entwicklungen uns noch bevorstehen: Die zweite industrielle Revolution kommt! Welche Auswirkungen wird das haben? Welche Chancen winken, welche Risiken drohen? Was geschieht dabei mit den Menschen, was mit der Umwelt? Und was werden Gesellschaft und Politik tun, um die Auswirkungen dieser "neuen digitalen Intelligenz" für alle bestmöglich zu gestalten? Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise in eine Zukunft, die schon längst begonnen hat.