{"id":92422,"date":"2024-03-07T13:24:09","date_gmt":"2024-03-07T12:24:09","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/non%20class\u00e9\/data-science-management\/"},"modified":"2026-03-24T17:30:31","modified_gmt":"2026-03-24T16:30:31","slug":"data-science-management","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/entrepreneuriat\/informatique-et-electronique\/data-science-management\/","title":{"rendered":"Data Science Management"},"content":{"rendered":"<h2>Der umfassende Leitfaden f\u00fcr das Managen von Data-Science-Projekten f\u00fcr Studium und Beruf<\/h2>\n<ul>\n<li>Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Manager:innen, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance<\/li>\n<li>Inklusive konkreter Toolsets wie z.B. Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie \u00dcbersichten \u00fcber bew\u00e4hrte Methoden<\/li>\n<li>Die Autoren sind Professoren f\u00fcr Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-Gr\u00fcnder<\/li>\n<\/ul>\n<p>Viele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen H\u00fcrden: Oftmals ist die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert, zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement f\u00fcr Data-Science-Produkte aussehen muss.<\/p>\n<p>Dieser praxisorientierte Leitfaden unterst\u00fctzt Sie beim erfolgreichen Management von Data-Science-Projekten jeder Gr\u00f6\u00dfe. Sie erfahren zun\u00e4chst, wie Datenanalysen durchgef\u00fchrt werden und welche Tools hierf\u00fcr infrage kommen. Marcel Hebing und Martin Manhembu\u00e9 zeigen dann Wege auf, wie Sie Projekte entlang des Data-Science-Lifecycles planen und eine datengetriebene Organisationskultur implementieren. Dabei wird die Rolle von Data-Science-Managerinnen und -Managern im Kontext eines modernen Leaderships beleuchtet und der Aufbau von Datenanalyse-Teams beschrieben. Jeder Themenbereich wird erg\u00e4nzt durch Hands-on-Kapitel, die Toolsets und Checklisten f\u00fcr die Umsetzung in die Praxis enthalten.<\/p>\n<p>Themen des Buchs:<\/p>\n<ul>\n<li>Data-Science-Grundlagen: Designen von Projekten, Datenformate und Datenbanken, Datenaufbereitung, Analysemethoden aus Statistik und Machine Learning<\/li>\n<li>Management von Data-Science-Projekten: Grundlagen des Projektmanagements, typische Fallstricke, Rolle und Aufgaben des Managements, Data-Science-Teams, Servant und Agile Leadership, Kommunikation mit Stakeholdern<\/li>\n<li>Infrastruktur und Architektur: Automatisierung, IT-Infrastruktur, Data-Science-Architekturen, DevOps und MLOps<\/li>\n<li>Governance und Data-driven Culture: Digitale Transformation, Implementierung von Data Science im Unternehmen, Sicherheit und Datenschutz, New Work, Recruiting<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Table des mati\u00e8res et extrait<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/librairiepromoculture.lu\/web\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Data-Science-Management.pdf\">Data Science Management<\/a><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/librairiepromoculture.lu\/web\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Data-Science-Management.pdf\" width=\"100%\" height=\"600px\" style=\"border:none;margin-top:15px;\"><\/iframe><\/p>\n<h3>Auteurs<\/h3>\n<p>Marcel Hebing ist Professor f\u00fcr Data Science an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU), Gr\u00fcnder der Impact Distillery (mStats DS GmbH) und Assoziierter Forscher am Alexander von Humboldt Institut f\u00fcr Internet und Gesellschaft (HIIG). Sein fachlicher Hintergrund in der Informatik, Soziologie und Statistik gibt ihm eine besondere Perspektive auf Fragen der Datenqualit\u00e4t in der Statistik, der Interpretation von Daten und der Anwendung von Machine-Learning-Methoden.<\/p>\n<p>Martin Manhembu\u00e9 ist Professor f\u00fcr Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU) und Gr\u00fcnder. In den letzten Jahren arbeitete er in der Beratung und im agilen Management eines Konzerns. Martins Interesse gilt der Organisation und dem Management von Data Science in Unternehmen und den Menschen, die daran beteiligt sind. Er wurde mit einer Arbeit zur Modellierung von stofflichen und energetischen Gradienten an \u00d6kosystemgrenzen an der Universit\u00e4t Potsdam promoviert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der umfassende Leitfaden f\u00fcr das Managen von Data-Science-Projekten f\u00fcr Studium und Beruf Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Manager:innen, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance Inklusive konkreter Toolsets wie z.B. Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie \u00dcbersichten \u00fcber bew\u00e4hrte Methoden Die Autoren sind Professoren f\u00fcr Data Science bzw. 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