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Data Science, Big Data, and Artificial Intelligence are currently some of the most talked-about concepts in industry, government, and society, and yet also the most misunderstood. This book will clarify these concepts and provide you with practical knowledge to apply them. Featuring: - A comprehensive overview of the various fields of application of data science - Case studies from practice to make the described concepts tangible - Practical examples to help you carry out simple data analysis projects - BONUS in print edition: E-Book inside The book approaches the topic of data science from several sides. Crucially, it will show you how to build data platforms and apply data science tools and methods. Along the way, it will help you understand - and explain to various stakeholders - how to generate value from these techniques, such as applying data science to help organizations make faster decisions, reduce costs, and open up new markets. Furthermore, it will bring fundamental concepts related to data science to life, including statistics, mathematics, and legal considerations. Finally, the book outlines practical case studies that illustrate how knowledge generated from data is changing various industries over the long term. Contains these current issues: - Mathematics basics: Mathematics for Machine Learning to help you understand and utilize various ML algorithms. - Machine Learning: From statistical to neural and from Transformers and GPT-3 to AutoML, we introduce common frameworks for applying ML in practice - Natural Language Processing: Tools and techniques for gaining insights from text data and developing language technologies - Computer vision: How can we gain insights from images and videos with data science? - Modeling and Simulation: Model the behavior of complex systems, such as the spread of COVID-19, and do a What-If analysis covering different scenarios. - ML and AI in production: How to turn experimentation into a working data science product? - Presenting your results: Essential presentation techniques for data scientists

- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft - Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar - Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet 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 Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. 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

"Kamasutra, Penisbruch, Scheidenkrampf", das sind typische Themen, über die Jugendliche sprechen und die sie bewegen. Obwohl Jugendliche häufig ihr Wissen über Sexualität aus Medien oder Werbung beziehen, bleiben sie trotzdem uninformiert, da meist nicht jene Fragen beantwortet werden, um die es ihnen wirklich geht. Dieses Buch, von erfahrenen Sexualpädagogen verfasst, zeigt Möglichkeiten auf, wie sich für Jugendliche relevante Fragen besprechen lassen, selbst wenn ihre stereotype Antwort "wir wissen eh schon alles" lautet. Wie es trotz scheinbarer Überinformation zu wichtigen Gesprächen über Nähe, Attraktivität, Kennenlernen, Annäherung bis hin zu Geschlechtsverkehr und Verhütung kommen kann, wird vor dem Hintergrund jugendlicher Lebenswelten und der dadurch geprägten "Fragekultur" geklärt. Es ist ein Hintergrundbuch, das allen, die über dieses Thema reden wollen, erleichtert, ins Gespräch zu kommen. Ein Praxisbuch für ÄrztInnen, LehrerInnen, JugendbetreuerInnen und interessierte Eltern.