Aufwandsschätzung in Data Science Projekten - Tinz, Janik
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Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Aufwandsschätzung hat einen großen Einfluss auf den Projekterfolg von IT-Projekten. Im Bereich Data Science scheitern laut mehreren Studien ca. 85% aller Projekte. Im Vergleich zu IT-Projekten liegen Data Science Projekten komplexere Fragestellungen zu Grunde. In dieser Arbeit werden Methoden zur Schätzung aus der IT-Welt vorgestellt und hinsichtlich ihres Einsatzzwecks in Data Science Projekten analysiert. Die Analyse wird anhand eines typischen Data Science…mehr

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Produktbeschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Aufwandsschätzung hat einen großen Einfluss auf den Projekterfolg von IT-Projekten. Im Bereich Data Science scheitern laut mehreren Studien ca. 85% aller Projekte. Im Vergleich zu IT-Projekten liegen Data Science Projekten komplexere Fragestellungen zu Grunde. In dieser Arbeit werden Methoden zur Schätzung aus der IT-Welt vorgestellt und hinsichtlich ihres Einsatzzwecks in Data Science Projekten analysiert. Die Analyse wird anhand eines typischen Data Science Projekts unter Verwendung des CRISP-DM Modells durchgeführt. Anschließend werden die Unterschiede zwischen IT-Projekten und Data Science Projekten basierend auf eigenen Erfahrungen diskutiert. Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass bei der Aufwandsschätzung von Data Science Projekten Erfahrungen aus vorherigen Projekten ein eine zentrale Rolle spielen. Außerdem ist eine Potenzialanalyse wichtig,um den Aufwand des Projekts gezielter einschätzen zu können.
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Autorenporträt
Janik Tinz, geb.1996, hat einen Bachelor Abschluss in Informatik und einen Master Abschluss in Data Science. Seine Forschungsthemen liegen im Bereich des Maschinellen Lernens. Er setzt sich derzeit mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen in der Finanzbranche auseinander.