Jetzt erhältlich ist ein umfassendes Buch zur Data Science, das diverse Themen nach Data-Science-Rollen aufbereitet und darstellt, was man zum Einstieg wissen sollte als Data Strategist, Data Architect oder Data Analyst. Ergänzt wird die Aufbereitung durch einen eigenen Buchteil zur Anwendungsorientierten Data Science. Der Sammelband basiert unter anderem auf unseren Erfahrungen und Inhalten in den… Weiterlesen »
In der Reihe „Angewandte Wirtschaftsinformatik“ ist bei Springer Vieweg die Ausgabe zu Themen der Data Science erschienen. Darin finden sich unter anderem die Artikel „Data-Science-Projekte mit dem Vorgehensmodell „DASC-PM“ durchführen: Kompetenzen, Rollen und Abläufe“ und „Visualisierung und Deep Learning in der Data Science„, die ich in Co-Autorenschaft mit Kolleg:innen aus der Data Science verfasst habe.… Weiterlesen »
Der Artikel Digitalisierung von Management-Reporting-Prozessen – Ein technologieorientiertes Reifegradmodell zum Einsatz in KMU ist seit heute online per Open Access verfügbar. In der Zeitschrift „HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik“ stellen wir dar, wie ein Reifegradmodell verwendet werden kann, um den Digitalisierungsgrad der Prozesse im Management Reporting zu bestimmen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten – immer vor dem Hintergrund,… Weiterlesen »
Der Artikel Bringing it all together – Gemeinschaftlich aktiv lernen am virtuell geteilten Bildschirm in der Hochschule und digital ist seit heute online per Open Access verfügbar. In der Zeitschrift „HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik“ stellen wir dar, wie im Rahmen unseres Projektes IoHubHN Lehre um eine digitale Plattform erweitert wird, die echte Kollaboration zwischen Studierenden… Weiterlesen »
Der Artikel Aufbau eines Data-Science-Teams – „Lessons learned“ ist seit heute online per Open Access verfügbar. In der Zeitschrift „Wirtschaftsinformatik & Management“ stellen wir dar, wie der Aufbau eines Data Science Teams bei der SWK Stadtwerke Krefeld AG gelang und auch bei anderen gelingen kann: https://link.springer.com/article/10.1365/s35764-021-00350-x (oder: https://doi.org/10.1365/s35764-021-00350-x)
Strategischer Aufbau von Data Science in Unternehmen. Wie das geht und wen man dazu braucht, klären wir mit Praxisvorträgen und Paneldiskussion online am 04. März 2021 von 13:30-16:30 auf dem Niederrhein Data Science Summit – kostenfrei und unternehmensnah. Info und Anmeldung: https://hsnr.de/data-science
Das Data Sciece Process Model wird zu Version 1.1 weiterentwickelt. Dazu starten wir mit einer Umfrage zu Data-Science-Projekten. Insbesondere Praktiker und Wissenschaftlicher rufen wir dazu auf, sich zu beteiligen – bei Interesse gern auch über die Umfrage hinaus. Hier gehts los: https://ww3.unipark.de/uc/dasc-pm/
Das Data Science Process Model (DASC-PM) ist seit heute in v1.0 veröffentlicht. Fast ein Jahr haben wir in einer Arbeitsgruppe Erfahrungen und Ideen aus Praxis und Wissenschaft gesammelt. Unsere Erkenntnisse haben wir so aufbereitet, dass sie allen an Data-Science-Projekten Beteiligten Hilfe und Ideengeber sein können. Das Ergebnis ist als PDF kostenlos verfügbar: http://dx.doi.org/10.25673/32872.2