Data Science Management : vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen Der umfassende Leitfaden für das Managen von Data Science Projekten für 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 Übersichten über bewährte Methoden Die Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup Gründer Viele 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 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 ergänzt durch Hands on Kapitel die Toolsets und Checklisten für die Umsetzung in die Praxis enthalten. Themen des Buchs: Data Science Grundlagen: Designen von Projekten Datenformate und Datenbanken Datenaufbereitung Analysemethoden aus Statistik und Machine Learning 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 Infrastruktur und Architektur: Automatisierung IT Infrastruktur Data Science Architekturen DevOps und MLOps Governance und Data driven Culture: Digitale Transformation Implementierung von Data Science im Unternehmen Sicherheit und Datenschutz New Work Recruiting