Das Zeitalter der Daten

Daten werden überall gesammelt. Jeder Kauf, ob online oder offline, jede Autofahrt und jede Benutzung des Smartphones erzeugt Daten, die gespeichert werden. So entstehen Datenberge, die in atemberaubendem Tempo wachsen für 2020 geht man von 40 Billionen Gigabytes aus. Aber was passiert dann mit diesen Daten? Wie werden sie ausgewertet? Und wer macht das?

Holger Aust nimmt Sie mit auf einen unterhaltsamen Ausflug in die wunderbare Welt der Data Science. Sein Buch richtet sich an alle, die schon immer wissen wollten, wie Maschinen anhand von Daten lernen und ob sie dadurch (künstliche) Intelligenz erlangen. Sie erfahren natürlich auch, was neuronale Netze und Deep Learning eigentlich mit all dem zu tun haben. In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.

Aust erklärt mathematische Grundlagen und Formeln ebenso wie die Aufgaben eines Data Scientists. Vom Einzelkämpfer und Alleskönner bis zum Spezialisten in einem Team aus 500 Leuten sind alle möglichen Arbeitsmöglichkeiten drin. Wer in die Materie einsteigen will, bekommt Grafiken und Tabellen zur Veranschaulichung mit an die Hand. Dass es nötig ist, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen, wird die rund 250 Seiten hinweg immer wieder deutlich (Marco Krefting, in: dpa-Dossier Wissen, Heft 42, 22. Oktober 2021)

Autorentext
Dr. Holger Aust ist Data Scientist von ganzem Herzen. In seinem Blog auf databraineo.com klärt er über Möglichkeiten von Data Science, Maschinellem Lernen und KI auf und vermittelt unterhaltsam das nötige Wissen für die praktische Umsetzung.

Nach Studium und Promotion in Mathematik und Informatik half er internationalen Retail-Unternehmen, Strategieprojekte mittels Data-Driven Decision Management umzusetzen. Seit mehreren Jahren arbeitet er als Data Scientist im Bereich Healthcare, um durch Datenmessung und -analyse die Behandlungsqualität und die Effizienz im Gesundheitswesen zu verbessern.

Inhalt
Data Science: Die Kunst mit Daten umzugehen.- KI: Hype oder Technologie der Zukunft?- Wie lernt eine Maschine?- Stolz und Vorurteile - Risiken von Data Science.- Typische Aufgaben eines Data Scientists.- Das Gehirn kopieren? - Künstliche neuronale Netze.- Data Science in der Praxis.- Abschluss.