Data Science Management: Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen (Animals)

Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Manager:innen, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, GovernanceInklusive konkreter Toolsets wie z.B. Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie Übersichten über bewährte MethodenDie Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-GründerViele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen Hürden: Oftmals ist die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert, zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement für Data-Science-Produkte aussehen muss.Dieser praxisorientierte Leitfaden unterstützt Sie beim erfolgreichen Management von Data-Science-Projekten jeder Größe. Sie erfahren zunächst, wie Datenanalysen durchgeführt werden und welche Tools hierfür infrage kommen. Marcel Hebing und Martin Manhembué zeigen dann Wege auf, wie Sie Projekte entlang des Data-S