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Lisa Göbel

Frequentistische vs. bayesianische Statistik. Eine quantitative Analyse zur Interpretation von Wahrscheinlichkeiten

Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten diskutiert wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und -Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Data-Science-Konzepte beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. AUS DEM INHALT // - Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen - Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT bis AutoML - Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien - Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen - Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, Durchführen von Was-wäre-wenn-Analysen - ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt - Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren.

- Bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science und KI
- Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen
- Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen
- Neu in der 3. Auflage: Generativ KI und LLMs, KI und Klimawandel, ML Ops und ML Security, Zahlreiche Kapitel wurden von Grund auf überarbeitet
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches

Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft viel gesprochen wird, die aber auch am häufigsten missverstanden werden. Dieses Buch erklärt die Konzepte und vermittelt Ihnen das praktische Wissen, um sie zu nutzen.
Das Buch nähert sich den Themen Data Science und KI von mehreren Seiten. Es zeigt, wie Sie Data-Plattformen aufbauen und Data-Science-Tools und -Methoden einsetzen können. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen – und den verschiedenen Interessengruppen zuerklären –, wie Sie mit diesen Techniken Mehrwert generieren können. So kann Data Science in Unternehmen dabei helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.
Darüber hinaus werden die grundlegenden Konzepte von Data Science, einschließlich Statistik, Mathematik sowie rechtliche Überlegungen erklärt.
Praktische Fallstudien veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen verschiedene Branchen langfristig verändern wird.

Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren.

AUS DEM INHALT //
• Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen
• Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML
• Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien
• Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen
• Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen
• ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data- Science-Produkt
• Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists

Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren

Handbuch Data Science und KI

Grundlagentexte Methoden

Das Buch gibt einen praxisorientierten Leitfaden für die Planung und Durchführung von Befragungen mit Kindern. Aus multidisziplinärer Perspektive werden verbale, kognitive und interaktive Fähigkeiten von Kindern in ihrer Entwicklung umrissen, methodologische Hintergründe von Befragungen vorgestellt und Implikationen für den Einsatz von Interviews und Gruppendiskussionen bei Kindern aufgezeigt. Ziel ist die Vermittlung von Kenntnissen über Voraussetzungen bei der Befragung von Kindern, um für das jeweilige Forschungsprojekt informierte und gut begründete Entscheidungen in allen Phasen des empirischen Forschungsprozesses treffen zu können.

Eine praxisorientierte Einführung

Interviews und Gruppendiskussionen mit Kindern führen

Die Highschool-Schülerin Mizuki Aikawa hat zugegeben, den Onkel ihrer besten Freundin ermordet zu haben. Und auch wenn bei der Befragung immer wieder durchblickt, dass etwas an der Sache nicht stimmen kann, beharrt Mizuki weiter darauf, es getan zu haben. Sie will um jeden Preis, dass man sie für die Schuldige hält. Doch warum?

Die Highschool-Schülerin Mizuki Aikawa hat zugegeben, den Onkel ihrer besten Freundin ermordet zu haben. Und auch wenn bei der Befragung immer wieder durchblickt, dass etwas an der Sache nicht stimmen kann, beharrt Mizuki weiter darauf, es getan zu haben. Sie will um jeden Preis, dass man sie für die Schuldige hält. Doch warum?

adabana 01

Die Chancen und Risiken von KI kennen
Die Literaturübersicht als Bachelorarbeit ist auch in Zeiten von KI beliebt. Dieser Ratgeber verrät, was dabei zu beachten ist: Er stellt die unterschiedlichen Arten der Literaturübersicht vor und zeigt auf, wie sich Literatur finden, bearbeiten, strukturieren und gliedern lässt. Zudem beleuchtet er den Schreibprozess und hilft bei Schreibblockaden. Auf Chancen und Risiken von KI-Unterstützung geht die Neuauflage explizit ein.
Das Buch richtet sich an Bachelorstudierende aller Disziplinen, insbesondere der Wirtschafts-, Sozial-, Geistes-, Natur- und Gesundheitswissenschaften.

für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Mit der Literaturübersicht die Bachelorarbeit meistern

Springer Texts in Business and Economics

A Modern Approach Using R, SPSS, Stata, and Excel

Applied Statistics and Multivariate Data Analysis for Business and Economics

Integer Study (Drawing from Life) is a portfolio of 365 drawings recorded daily like journal entries since the start of 2021. Over the years, Jitish Kallat has developed a “vocabulary of studio rituals,” mediated by natural elements, time, and the use of dates, measurements, and numbers as sense-making devices. In Integer Study, three sets of numbers—global human population, births, and deaths at a specific moment—give rise to thoughtforms. These abstractions traverse inquiries from existential to ecological, evoking themes of climate, extinction, evolution, and decay. This new book, supported by the Burger Collection, Hong Kong, returns the project to its original diary-like format, offering an intimate, handheld experience of the year-long ritual.Jitish Kallat was born in 1974 in Mumbai, the city where he continues to live and work. He has exhibited widely at museums and institutions, his solo exhibitions at museums include The Art Institute of Chicago, Dr. Bhau Daji Lad Mumbai City Museum and the Ian Potter Museum of Art in Melbourne.

Drawing from Life

Jitish Kallat. Integer Study

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über Data Analytics im Risikomanagement in Unternehmen. Die fortschreitende Digitalisierung bringt eine wachsende Menge von Daten hervor. Data Analytics beschäftigt sich mit den Methoden zur Analyse dieser Daten und umfasst neben statistischen Modellen auch das Maschinelle Lernen. Unternehmen, die die methodischen Grundlagen von Data Analytics verstehen und anwenden, können nicht nur im Risikomanagement Daten wertschöpfend nutzen, sondern auf Basis einer verbesserten Analyse und Prognose fundierte unternehmerische Entscheidungen treffen. In einem durch den Einsatz von Artificial Intelligence (AI) geprägten Unternehmensumfeld stellt dies einen erheblichen Wettbewerbsvorteil dar.

Neben einer allgemeinen Einführung in Data Analytics erläutern die Autoren fundiert die Methoden der deskriptiven, diagnostischen sowie prädiktiven Datenanalyse. Basierend auf einem fiktiven Unternehmen werden Anwendungsbeispiele aus der Praxis des Risikomanagements beschrieben. Die Beispiele werden als Sourcecode in der Programmiersprache R für eine praktische Umsetzung zum Download bereitgestellt.

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über Data Analytics im Risikomanagement in Unternehmen. Die fortschreitende Digitalisierung bringt eine wachsende Menge von Daten hervor. Data Analytics beschäftigt sich mit den Methoden zur Analyse dieser Daten und umfasst neben statistischen Modellen auch das Maschinelle Lernen. Unternehmen, die die methodischen Grundlagen von Data Analytics verstehen und anwenden, können nicht nur im Risikomanagement Daten wertschöpfend nutzen, sondern auf Basis einer verbesserten Analyse und Prognose fundierte unternehmerische Entscheidungen treffen. In einem durch den Einsatz von Artificial Intelligence (AI) geprägten Unternehmensumfeld stellt dies einen erheblichen Wettbewerbsvorteil dar.
 
 Neben einer allgemeinen Einführung in Data Analytics erläutern die Autoren fundiert die Methoden der deskriptiven, diagnostischen sowie prädiktiven Datenanalyse. Basierend auf einem fiktiven Unternehmen werden Anwendungsbeispiele aus der Praxis des Risikomanagements beschrieben. Die Beispiele werden als Sourcecode in der Programmiersprache R für eine praktische Umsetzung zum Download bereitgestellt.

Descriptive Analytics - Diagnostic Analytics - Predictive Analytics

Data Analytics im Risikomanagement

Die Zukunft ethischer und religiöser Bildungsangebote in öffentlichen Schulen wird seit Längerem kontrovers diskutiert. Mit dem Unterrichtsprojekt "Werte - Interkulturelles Lernen - Religionen (W-I-R)" betrat die Erzdiözese Wien schulisches Neuland an der Schnittstelle von Religions- und Ethikunterricht. Ziel war es, ein Unterrichtsangebot für alle Schüler:innen zu konzipieren, das Raum für orientierende Lernprozesse in eine pluralistische Gesellschaft hinein bietet. Der vorliegende Band beschreibt auf der Grundlage einer begleitenden Evaluationsstudie die Genese, Durchführung und Zielsetzungen von W-I-R. Er ordnet diesen Unterricht didaktisch und pädagogisch ein und versteht sich als praxisorientierte Handreichung für die Einführung und Weiterentwicklung dieses Unterrichtsmodells.

Mit Beiträgen von
Walter Ender | Marie-Theres Igrec | Stephan Pruchniewicz | Rhea Rothgerber | Gertrud Theil

Werte - Interkulturelles Lernen - Religionen

Dieser utb-Band betrachtet private Haushalte und Unternehmen aus der statistischen Perspektive. Konkret geht er u.a. auf deren Charakterisierung bzw. Klassifizierung ein und berücksichtigt auch die Erwerbstätigkeit. Darauf aufbauend stellt er die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung (VGR) mit Entstehungs-, Verteilungs- und Verwendungsrechnung vor.

Wirtschaftswissen - Band 1

Haushalte, Unternehmen und Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung

Dieses Buch beleuchtet die Rollen von 
 Real-World Evidence (RWE)
 und moderner Fehlinformation. In einer von sozialen Medien und „Fake News“ geprägten Welt wird kritisches Denken zur Schlüsselkompetenz. Ursprünglich aus der medizinischen Forschung stammend, hilft RWE, reale Daten zu interpretieren und einseitige Inhalte zu hinterfragen.
 Der erste Abschnitt erklärt die Grundlagen von RWE und zeigt, wie diese Prinzipien in Forschung und Alltag angewendet werden. Der zweite Abschnitt widmet sich der digitalen Informationsflut und der Unterscheidung von Fakten und Manipulation. Fallstudien und praktische Beispiele helfen, glaubwürdige Informationen zu erkennen.
 Das Buch ist ein 
 Aufruf zum kritischen Denken
 , um einer Kultur der Fehlinformation entgegenzuwirken und um informierte Entscheidungen zu fördern. Jeder kann durch reflektierten Umgang mit Fakten zu einer aufgeklärten Gesellschaft beitragen.
 Über den Autor:Dr. Manfred Stapff ist Arzt für klinische Pharmakologie mit langjähriger Erfahrung in der klinischen Forschung und leitenden Positionen bei Unternehmen wie MSD, Forest/Allergan und LG Chem Life Sciences in Deutschland und den USA. Als ehemaliger Chief Medical Officer bei TriNetX trug er zum Aufbau eines globalen Forschungsnetzwerks für Gesundheitsdaten bei und ist derzeit Gründer von Candid-Advisory, Inc., einer Consulting-Firma für medizinische Forschung.

Die schwierige Navigation durch das Chaos moderner Fehlinformationen

Real World Evidence

Computer Science and Engineering (German Language)

Jorrit Voigt

Beitrag zur Industrialisierung maschineller Lernverfahren in Fertigungsanlagen

This comprehensive textbook equips students of economics and business, as well as industry professionals, with essential principles, techniques, and applications of applied statistics, statistical testing, and multivariate data analysis. Through real-world business examples, it illustrates the practical use of univariate, bivariate, and multivariate statistical methods.The content spans a broad range of topics, from data collection and scaling to the presentation and fundamental univariate analysis of quantitative data, while also demonstrating advanced analytical techniques for exploring multivariate relationships. The book systematically covers all topics typically included in university-level courses on statistics and advanced applied data analysis. Beyond theoretical discussion, it offers hands-on guidance for using statistical software tools such as Excel, SPSS, Stata, and R.In this completely revised and updated second edition, new sections on logistic regression are included, along with enhanced examples and solutions using R for all covered statistical methods. This edition provides a robust resource for mastering applied statistics in both academic and professional settings.

Frequentistische vs. bayesianische Statistik. Eine quantitative Analyse zur Interpretation von Wahrscheinlichkeiten

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