The Handbook of Data Science and AI
Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics
HANSER Fachbuch |
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Autor:innen |
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1000 Seiten, Hardcover, 3. Auflage |
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Erscheint ca. |
04/2026 |
978-1-56990-515-9 9781569905159 |
Understanding Data Science and Artificial Intelligence in Practice
Data science, big data, and artificial intelligence (AI) are currently among the most discussed topics in business, government, and society—yet they are also widely misunderstood. This book provides a comprehensive overview of the various application areas of data science and AI while conveying practical knowledge that can be applied directly. You will learn how to build data platforms, use data science tools, and apply data analysis methods. Along the way, the book explains how these technologies can generate value, for example by enabling companies to make faster decisions, reduce costs, and explore new markets.
Practical Case Studies and Hands-On Projects
Using real-world case studies from different industries, the book demonstrates how data science works in practice. In addition, it presents practical examples that help you carry out simple data analysis projects yourself—from data collection and analysis to visualization.
New Topics in the 3rd Edition
The third edition expands the content to include recent developments such as AI agents, retrieval-augmented generation (RAGs), MCP, and vibe coding. This ensures the book remains up to date and provides insights into the latest trends and tools in the field of AI.
Fundamentals and Methodological Knowledge
Another focus is on the fundamental concepts of data science, including mathematical foundations, machine learning methods and frameworks, as well as techniques for text, image, and speech processing. These topics are complemented by legal considerations that are relevant when working with data.
Expert Knowledge from Industry and Academia
The authors come from both industry and academia and represent a broad range of perspectives—from strategically oriented executives and data engineers building production systems to data scientists generating value from data. All authors are board members or members of the Vienna Data Science Group (VDSG), an NGO dedicated to establishing a platform for knowledge exchange.
Wer hat's geschrieben?
Stefan Papp ist Unternehmer. Er und seine Mitarbeiter helfen Organisationen beim Aufbau von Datenarchitekturen und bei der Migration von On-Premise-Lösungen in die Cloud. Einer der Schwerpunkte von Stefan Papp und seinem Team sind auch autonom fahrende Autos. Stefan Papp ist Autor zahlreicher Fachartikel und Bücher zum Thema Big Data. Ihn beschäftigt auch die Frage, wie AI unsere Gesellschaft bereichern und dabei auch nachhaltig verändern kann.
Katherine Munro ist Data Scientist und Data Science Ambassador im Bereich E-Commerce. Sie forscht und hält Unternehmensschulungen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Natural Language Processing und Data Science.
Mit einem Hintergrund in Computerlinguistik und maschinellem Lernen hat Katherine in der Forschung und Entwicklung für Mercedes Benz und das Fraunhofer Institut gearbeitet und sich dabei auf Benutzeroberflächen und natürliches Sprachverständnis spezialisiert. Sie hat auch als Universitätsdozentin und Englischlehrerin gearbeitet und hält jetzt Vorträge, ist Education Lead für Women in AI Upper Austria, ehrenamtliche Mentorin bei Female Coders Linz und Trainerin für LinkedIn Learning.
Wolfgang Weidinger ist Präsident der Vienna Data Science Group (www.vdsg.at), einer gemeinnützigen Vereinigung von und für Data Scientists. Diese führt sowohl Forschung als auch Praxis in den verschiedensten Branchen zusammen. Die VDSG ist eine stark wachsende internationale Gemeinschaft, deren Ziel es ist über Data Science und deren Teilbereiche wie Machine learning und Artificial Intelligence, sowie deren Auswirkungen auf die Gesellschaft aufzuklären. Wolfgang Weidinger hat als Data Scientist in den verschiedensten Branchen und Bereichen wie Start-Ups, Finanzwirtschaft, Consulting und Großhandel gearbeitet und dort unter anderem Data-Science-Teams aufgebaut und geleitet.
HANSER Fachbuch |
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Autor:innen |
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1000 Seiten, Hardcover, 3. Auflage |
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Erscheint ca. |
04/2026 |
978-1-56990-515-9 9781569905159 |