Uwe Haneke Libros

Realisiere deine Roboter-Ideen mit LEGO Mindstorms! Dieses Buch bietet alles, was du dazu brauchst. Konstruiere neue Modelle: Bebilderte Anleitungen zeigen dir Schritt für Schritt, wie das geht. Baue z.B. Veronika, einen interaktiven Ballgreifroboter, oder Vincent, der sich in einem Labyrinth zurechtfindet. Lerne programmieren: Du erfährst, wie du mit EV3 deinen Roboter zum Leben erweckst - nicht nur mit der von LEGO mitgelieferten, symbolbasierten EV3-Software, sondern auch mit Java. Die Autoren geben dir eine Einführung und Tipps über das Buch hinweg, damit du den Java-Einstieg schaffst. Erschaffe eigene Modelle und erstelle professionelle Bauanleitungen dazu. Zudem erfährst du, wie du Mindstorms als Teamsport betreiben und mit deinen Robotern an der FIRST LEGO League (FLL) teilnehmen kannst. Die Autoren bringen ihre Erfahrungen als Schiedsrichter und Mentoren bei FLL-Wettbewerben in das Buch ein. Im lego::lab der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft vermitteln sie Schülern und Studierenden das nötige Wissen, um Roboter mit LEGO Mindstorms zu entwickeln und zu programmieren. Die Roboter in diesem Buch wurden im lego::lab entwickelt und getestet. Dieses Buch ist von der LEGO- Gruppe weder unterstützt noch autorisiert worden.

Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken. Neben den Grundlagen werden unter anderem folgende Themen behandelt: - Data Science und künstliche Intelligenz - Konzeption und Entwicklung von Data-driven Products - Deep Learning - Self-Service im Data-Science-Umfeld - Data Privacy und Fragen zur digitalen Ethik - Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O - Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bei der Auswahl und Entwicklung von Data Science - Predictive Maintenance - Scrum in Data-Science-Projekten Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele geben Einblicke in die aktuellen Erfahrungen bei Data-Science-Projekten und erlauben dem Leser einen direkten Transfer in die tägliche Arbeit.

Open-Source-Business-Intelligence-Anwendungen erfolgreich einsetzen - Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick zu Möglichkeiten, Chancen und Risiken von Open Source Business Intelligence (OSBI). - Lesen Sie, welche Kosten beim Einsatz von OSBI-Lösungen entstehen. - Lernen Sie die Konzepte hinter OSBI kennen und erfahren Sie anhand von Praxisbeispielen, wie Sie OSBI in Ihrem Unternehmen einsetzen können. - Informieren Sie sich über Trends und aktuelle Entwicklungen zum Thema OSBI aus erster Hand: sachkompetent, neutral und praxisorientiert von führenden Experten aus Wissenschaft und Praxis im ersten Buch zu diesem Thema. Business Intelligence (BI) versorgt Unternehmen mit entscheidungsrelevanten Informationen und gehört heute vor allem im Bereich der Konzerne bis hin zum großen Mittelständler fast schon zum IT-Standard. Viele am Markt erhältliche BI-Werkzeuge gelten jedoch als schwergewichtig, wenig flexibel und sind darüber hinaus für viele Unternehmen zu kostenintensiv. Was aber verbirgt sich hinter OSBI? Können die kostenfreien sogenannten Community-Versionen tatsächlich die Erwartungen der Anwender erfüllen? Dieses Buch liefert erstmals einen umfassenden Überblick über das gesamte Themenspektrum von Open Source Business Intelligence. Es erläutert die wesentlichen Konzepte, behandelt Einführungsstrategien ebenso wie Kostenaspekte und wirft einen Blick auf künftige Trends. Unterschiedlichen Geschäftsmodelle der Anbieter und die Abgrenzung zwischen Open Source und Commercial Open Source werden aus Anwendersicht analysiert und verglichen. Die Autoren sind führende Experten aus Wissenschaft und Praxis im Gebiet der Business Intelligence. Ein Muss für alle Business-Intelligence-Manager, Controller, Projektleiter, Architekten, Analysten und Entwickler, die planen, Open-Source-Software für ihre Business-Intelligence-Initiativen einzusetzen.