Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.

Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.