Data Science Management

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.