Maschinelles Lernen für Business Analytics: Konzepte, Techniken und Anwendungen in Python

„Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in Python“ ist eine umfassende Einführung und ein Überblick über die Methoden, die der modernen KI zugrunde liegen. Dieses meistverkaufte Lehrbuch behandelt sowohl statistische als auch maschinelle Lernalgorithmen (KI) für Vorhersage, Klassifikation, Visualisierung, Dimensionsreduktion, Regel-Mining, Empfehlungen, Clustering, Text Mining, Experimente, Netzwerkanalyse und generative KI. Neben praktischen Übungen und realen Fallstudien werden auch Management- und ethische Fragen für den verantwortungsvollen Einsatz von maschinellen Lerntechniken erörtert.

Dies ist die zweite Python-Ausgabe von „Machine Learning for Business Analytics“. Diese Ausgabe enthält außerdem: Ein neues Kapitel über generative KI (große Sprachmodelle oder LLMs und Bildgenerierung), ein erweitertes Kapitel über Deep Learning, ein neues Kapitel über experimentelle Feedback-Techniken einschließlich A/B-Tests, Uplift-Modellierung und Reinforcement Learning, ein neues Kapitel über verantwortungsvolle Datenwissenschaft, Aktualisierungen und neues Material basierend auf dem Feedback von Dozenten, die MBA-, Master- und verwandte Studiengänge in Business Analytics, Bachelor-, Diplom- und Führungskurse unterrichten, sowie von deren Studierenden, ein vollständiges Kapitel mit Fallstudien, die Anwendungen für die maschinellen Lerntechniken demonstrieren, Übungen am Kapitelende mit Daten, eine Begleitwebsite mit mehr als zwei Dutzend Datensätzen und Dozentenmaterialien, einschließlich Übungslösungen, Folien und Falllösungen.

Dieses Lehrbuch ist eine ideale Ressource für fortgeschrittene Bachelor- und Masterstudiengänge in KI, Datenwissenschaft, Predictive Analytics und Business Analytics. Es ist auch eine hervorragende Referenz für Analysten, Forscher und Datenwissenschaftler, die mit quantitativen Daten in Management, Finanzen, Marketing, Operations Management, Informationssystemen, Informatik und Informationstechnologie arbeiten.