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Predictive Analytics für Dummies

Predictive Analytics für Dummies - Unstrukturierte und strukturierte Daten analysieren / Autor:  Bari, Anasse / Chaouchi, Mohamed / Jung, Tommy, 978-3-527-71291-5
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Unstrukturierte und strukturierte Daten analysieren

Algorithmen und Datenanalyse-Techniken nutzen

Autor: Bari, Anasse / Chaouchi, Mohamed / Jung, Tommy
von Wiley Verlag
357 Seiten, Softcover
ersch. 09/2016
ISBN: 978-3-527-71291-5

Druckausgabe
2699 inkl. MwSt.
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Big Data ist die neue Wirklichkeit. Datensätze werden immer umfangreicher, die Verarbeitung und Auswertung wird schneller und ergiebiger. Daraus sollten auch Sie Nutzen ziehen. Die Verfahren der Predictive Analytics erlauben Ihnen, mit ausgeklügelten Algorithmen nach den verborgenen Mustern in Ihren Daten zu suchen und den Computer die beste Strategie für die Zukunft berechnen zu lassen.

Die Autoren behelligen Sie nicht mit höherer Mathematik und machen anhand von zahlreichen Beispielen deutlich, welche Algorithmen wann zum Ziel führen und wie man die richtigen Modelle wählt. Auch Organisatorisches wird angesprochen: Wie erkläre und präsentiere ich die Erkenntnisse dem Chef und den Kollegen? Was sind realistische Erwartungen? Was ist finanziell machbar?

Sie erfahren:

  • Wann und wie Sie Predictive-Analytics-Methoden sinnvoll einsetzen
  • Wie Sie Ihre Daten beschreiben, zusammenfassen, bereinigen und klassifizieren
  • Wie Sie mit Python, scikitlearn und R geeignete Algorithmen nutzen und an Ihre Bedürfnisse anpassen
  • Wo die Fallstricke liegen und wie man Sie vermeidet
  • Wie eine Roadmap aussieht, wenn Sie Predictive Analytics im Unternehmen implementieren wollen

Aus dem Inhalt:

  • Teil 1: Erste Bekanntschaft mit Predictive Analytics
  • Teil 2: Algorithmen bei der Modellbildung berücksichtigen
  • Teil 3: Einen Fahrplan entwickeln
  • Teil 4: Predictive Analytics programmieren
  • Teil 5: Der Top-Ten-Teil
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Über die Autoren:

Dr. Anasse Bari besitzt einen Doktortitel in Informatik mit dem Schwerpunkt Data-Mining, den er an der George Washington University erworben hat. Anasse ist Fulbright-Stipendiat und derzeit Gastassistenzprofessor in Informatik an der School of Engineering and Applied Science an der George Washington University. Die Studenten wählten ihn zum Informatikprofessor des Jahres 2014.

Anasse verfügt über eine achtjährige Erfahrung in großangelegter Softwarearchitektur und dem Entwerfen und Implementieren von Softwaresystemen unter verschiedenen Plattformen sowohl im öffentlichen als auch im privaten Bereich. Er arbeitete kürzlich auf der Hauptstelle der Weltbankgruppe in der Poverty Reduction Group in der Abteilung für Information Technology Solutions, wo er an einem datenanalytischen Projekt beteiligt war. Er erhielt den World Bank Spot Award für seine außerordentlichen Bemühungen im Dienst der Organisation. Während seiner Zeit bei der Weltbank besuchte er ein Managerprogramm an der Stanford University d.school, dem Hasso Plattner Institute of Design.

Seine Forschung konzentrierte sich auf Predictive Analytics, Data-Mining, biologisch inspirierte Entdeckungen von Erkenntnissen und die Wiedergewinnung von Informationen. Er ist der Autor einer Reihe von Publikationen, die in IEEE-Zeitschriften erschienen sind, zu den Themen Data-Mining mit praktischen Anwendungen in der Analyse von sozialen Netzwerken, Bioinformatik und Text-Mining. Anasse lebt in Georgetown, Washington DC.
Mohamed Chaouchi hat einen Masterabschluss in Informatik von der George Washington University. Seine im Laufe von 14 Jahren erworbenen Erfahrungen erstrecken sich vor allem auf Softwareentwicklung und Projektmanagement im öffentlichen und im privaten Bereich. Er arbeitete in Führungspositionen als Entwickler von Anwendungen und war für die Entwicklung von Softwareanwendungen mit einem hohen Geschäftswert verantwortlich. Sein technisches Fachwissen beinhaltet Service-orientierte Architekturen, Webdienste und die Sicherheit von Anwendungen.

Mohamed hat umfassende Erfahrung bei der Arbeit mit führenden Managern und IT-Experten, nimmt an Verwaltungsratssitzungen zur Informationstechnologie teil und vertritt seine Abteilung in Konferenzen mit anderen Unternehmen.

Mohamed leitete umfassende Forschungen zur Verwendung von Predictive Analytics und des Data-Mining im Gesundheits- und Finanzbereich. Er veröffentlichte verschiedene Artikel zur Krebsforschung und zur Berücksichtigung von Meeresdaten in den einschlägigen Zeitschriften. Er hält darüber hinaus ein Patent für eine Data-Mining-Plattform zur Analyse der Entwicklung von Krebs. Mohamed lebt derzeit mit seiner Frau Jennifer und seinem Sohn Zacharia in Kensington, MD.
Tommy Jung besitzt einen Bachelorabschluss in Informatik. Er ist Unternehmer, Geldgeber und Fachberater. Er verbringt den größten Teil seiner Zeit mit der Entwicklung von Software und der Analyse von Daten.

Tommy hat langjährige Berufserfahrung in Technologie. In seinem letzten Job gehörte er zur Führungsriege von UmeVoice, einem auf Spracherkennung und Rauschunterdrückung spezialisiertes Unternehmen. Innerhalb des Unternehmens war er in den Bereichen Arbeitsvorgänge, Ingenieurswesen und Marketing tätig. Seine Kompetenz umfasst Predictive Analytics, Data-Mining, natürliche Sprachverarbeitung, Webentwicklung, Datenbank-Marketing, Optimierung von Suchmaschinen und Suchmaschinenmarketing.

Wenn er nicht arbeitet, genießt er das Schachspiel gemeinsam mit seinen Töchtern oder mit Freunden im Internet oder irgendwo anders (er kann auch ein oder zwei Spiele auf einer Bank in der Innenstadt spielen). Er lebt zurzeit mit seiner Frau und zwei Töchtern im Silicon Valley.

So sind die "Dummies":

  • Erklärungen ohne Fach-Chinesisch
  • Tipps und Tricks zum Ausprobieren
  • Durchblicken mit Symbolen
  • Handliche Schummelseite
  • Top-Ten-Listen
  • Eine Prise Humor und Spaß

Tipp: Alle "Dummies"-Bücher finden Sie hier.


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