Bøger af Ramona Greiner

Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten für den sinnvollen Einsatz von einfachen bis komplexeren KI-Anwendungen im Unternehmen - mit Schwerpunkt auf Data Analytics und Web-/App-Tracking.In welchen Einsatzbereichen steckt das meiste Potenzial? Wie bestimmen Sie den KI-Reifegrad Ihres Unternehmens und wie planen Sie Ihre KI-Weiterbildungsoffensive? Welche wirtschaftlichen, ethischen und ökologischen Risiken sollten Sie berücksichtigen? Antworten darauf erhalten Sie in diesem Quick Guide - mit zahlreichen Tipps, Methoden und Vorlagen für den Transfer in Ihr Unternehmen. Ein Buch für alle, die sich die Möglichkeiten von KI-Anwendungen jetzt erschließen und schon bald davon profitieren wollen. Der InhaltGrundlagen und historische EinordnungEinsatzbereiche von KI im Bereich AnalyticsRisiken und Chancen beim Einsatz von KI im UnternehmenKI-Governance in fünf konkreten SchrittenAI & Data Analytics trifft Recht: AI Act und DSGVOKI-Strategie aus Ihrer Geschäftsstrategie ableitenKI-Kompetenz im Unternehmen erhöhen - mit Self-Assessment, Gap-Analyse und KI-Kompetenz-CanvasVom Scheitern lernen: Der Friedhof der KI-ProjekteDie Autor:innenDr. Ramona Greiner, Digital Analytics und Data Ethics Consultant bei FELD M in München. Sie leitet internationale Beratungsprojekte, hält Vorträge und Design-Thinking-Workshops und ist Autorin mehrerer Fach- und Sachbücher.Dr. Matthias Böck, Data Scientist und Technischer Leiter für Projekte aus den Bereichen Advanced Analytics und Maschinelles Lernen bei FELD M. Jonas Rashedi, Chief Data Officer bei der FUNKE Mediengruppe, mehrfacher Fachbuch-Autor. Als Managing Director bei The Data Institute berät er Unternehmen, wie sie durch eine klare Datenstrategie ihren Umsatz erhöhen können.

Dieses Buch ist Ihr praktischer Werkzeugkoffer, der alles enthält, was Sie für einen erfolgreichen Wahlkampf auf der Höhe der Zeit brauchen: Online-Marketing-Knowhow, kreative Ideen, effiziente Arbeitsweisen, Methoden für zielgruppenorientierte Kommunikation sowie Best Practices für die Arbeit im Team. Dieses Buch hilft allen Wahlkämpfer:innen auf kommunaler, Kreis-, Landes- und Bundesebene, die verstanden haben, dass man mit Wahlkämpfen von gestern die Wähler:innen von heute nicht mehr begeistern kann. Gutes Wahlkampfmanagement ist eine Kunst, die man nicht studieren kann. Ein Abschluss in Politikwissenschaft und profunde Erfahrung im Projektmanagement helfen zwar im Wahlkampf, aber sie reichen nicht. Was vor Jahren noch funktioniert hat, wird heute belächelt oder schlimmstenfalls gar nicht wahrgenommen. Die Rahmenbedingungen für politische Kampagnen haben sich in den letzten Jahren massiv geändert und eine Anpassung an die neuen, digitalen wie kommunikativenHerausforderungen ist notwendig. Aus dem InhaltStrategie: Wie Sie eine ganzheitliche Wahlkampfstrategie entwickeln und diese online wie offline optimal umsetzen.Agile Methoden: Wie Sie mit neuen Arbeitsweisen Wahlkämpfe effizienter und effektiver führen.Wähler:innenzentrierung: Wie Sie die richtigen Zielgruppen identifizieren und die passenden Themen finden.Kommunikation: Wie Sie zunächst die Aufmerksamkeit Ihrer Wähler:innen bekommen und sie dann mit Ihren Kernbotschaften überzeugen.Team: Wie Sie ein gutes und motiviertes Wahlkampfteam zusammenstellen und reibungsloses, eigenverantwortliches Arbeiten ermöglichen.Wege aus der Krise: Welche Fallstricke lauern und wie Sie mit Shitstorms umgehen.

Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man fur eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben konnen. Zunachst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die fur Ihr Geschaftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erlautern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen konnen. Schlielich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen konnen. Das Fundament dafur bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren fur alltagliche Analytics- und Data-Science-Projekte uberfuhrt und adaptiert haben.Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt. Aus dem Inhalt Agile Basics: Agile Prinzipien und ErfolgsfaktorenVom Design Thinking zum Data Thinking - wie Design Thinking Datenprojekte besser machtArtificial Intelligence - wie Kunstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kannEthische, rechtliche und okologische Implikationen - wie Data Analytics und AI doch kein Schreckgespenst werdenDer Data Value Loop - Datenmehrwert agil und nutzer:innenzentriertAnalytics in der Praxis - von der Konzeption uber Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im AlltagAI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das uberhaupt zusammen? Zwei exemplarische ProjektdurchfuhrungenGlossar