Alles über den neuen Fachinformatik-Ausbildungsgang Daten- und Prozessanalyse. Worauf es dabei ankommt, zeigt Auszubildenden dieser Fachrichtung dieses neue Lehr- und Praxisbuch. Mathematische Grundlagen, Einführung in die Programmierung, Algorithmen und insbesondere Machine-Learning-Verfahren werden ebenso behandelt wie die Geschäftsprozessanalyse. Für alle Themen kommen praxiserprobte Sprachen, Tools und Bibliotheken zum Einsatz. Inkl. zahlreicher Übungsaufgaben
Aus dem Inhalt:
- Die Ausbildung im Überblick
- Was sind Datenanalyse, Machine Learning und KI?
- Logik
- Lineare Algebra
- Stochastik
- Analysis
- Python-Programmierkurs
- Daten aufbereiten
- Machine-Learning-Algorithmen
- Künstliche neuronale Netzwerke
- Grundlagen der Geschäftsprozessanalyse
- Prozessmodellierung mit BPMN 2. 0
- Das ERP- und CRM-System dolibarr
- Zahlreiche Übungsaufgaben
Inhaltsverzeichnis
Materialien zum Buch . . . 11
Geleitwort . . . 13
Vorwort . . . 17
1. Einführung . . . 23
1. 1 . . . Die Ausbildung im Überblick . . . 23
1. 2 . . . Datenanalyse und künstliche Intelligenz . . . 26
2. Mathematische Grundlagen . . . 35
2. 1 . . . Logik und Mengenlehre . . . 35
2. 2 . . . Lineare Algebra . . . 60
2. 3 . . . Stochastik . . . 77
2. 4 . . . Funktionen und ihre Eigenschaften . . . 88
2. 5 . . . Übungsaufgaben . . . 94
3. Programmierkurs mit Python . . . 99
3. 1 . . . Loslegen . . . 100
3. 2 . . . Grundelemente von Python . . . 110
3. 3 . . . Objektorientiertes Python . . . 154
3. 4 . . . Übungsaufgaben . . . 181
4. Mit Python-Modulen arbeiten . . . 183
4. 1 . . . Module installieren, importieren und einsetzen . . . 183
4. 2 . . . Mathematische Module . . . 186
4. 3 . . . Andere wichtige Module . . . 202
4. 4 . . . Übungsaufgaben . . . 220
5. Algorithmen und Datenstrukturen . . . 223
5. 1 . . . Listen durchsuchen und sortieren . . . 224
5. 2 . . . Nichtsequenzielle Datenstrukturen durchsuchen . . . 239
5. 3 . . . Mit Graphen arbeiten . . . 256
5. 4 . . . Bedingungserfüllungsprobleme . . . 262
5. 5 . . . Genetische Algorithmen . . . 271
5. 6 . . . Übungsaufgaben . . . 294
6. Datenquellen nutzen . . . 297
6. 1 . . . Häufig verwendete Datenquellformate . . . 298
6. 2 . . . Mit Datenbanken arbeiten . . . 314
6. 3 . . . Daten aufbereiten und untersuchen . . . 328
6. 4 . . . Übungsaufgaben . . . 358
7. Machine Learning . . . 361
7. 1 . . . Überwachtes Lernen . . . 361
7. 2 . . . Unüberwachtes Lernen . . . 387
7. 3 . . . Übungsaufgaben . . . 394
8. Künstliche neuronale Netzwerke . . . 397
8. 1 . . . Einführung und Überblick . . . 397
8. 2 . . . Ein neuronales Netzwerk manuell implementieren . . . 402
8. 3 . . . Neuronale Netzwerke mithilfe von Python-Modulen einsetzen . . . 413
8. 4 . . . Übungsaufgaben . . . 417
9. Geschäftsprozessanalyse . . . 419
9. 1 . . . Überblick . . . 419
9. 2 . . . Prozesse mit der BPMN modellieren . . . 426
9. 3 . . . Mit einem ERP- und CRM-System arbeiten . . . 440
9. 4 . . . Übungsaufgaben . . . 447
A. Glossar . . . 451
B. Zweisprachige Wortliste . . . 457
C. Kommentiertes Literatur- und Linkverzeichnis . . . 463
Index . . . 469
