Data Science Analytics and Applications

Organisationen sind bereits von der starren Struktur des klassischen Projektmanagements zu agilen Anstzen bergegangen. Dies gilt auch fr Softwareentwicklungsprojekte, die flexibel sein mssen, um schnell auf die Wnsche der Kunden reagieren zu knnen und um nderungen zu bercksichtigen, die aufgrund von Architekturentscheidungen erforderlich sind. Nachdem sich die Datenwissenschaft als Eckpfeiler in Organisationen und Unternehmen etabliert hat, ist es nun zwingend erforderlich, diesen entscheidenden Schritt auch fr analytische Geschftsprozesse durchzufhren. Die nicht-deterministische Natur der Datenwissenschaft und die ihr innewohnenden analytischen Aufgaben erfordern einen interaktiven Ansatz fr eine evolutionre, schrittweise Entwicklung zur Realisierung der wichtigsten Geschftsanwendungen und Anwendungsflle. Die 3. Internationale Konferenz zur Datenwissenschaft (iDSC 2020) brachte Forscher, Wissenschaftler und Wirtschaftsexperten zusammen, um Mglichkeiten zu errtern, wie neue Wege zur Umsetzung agiler Anstze in den verschiedenen Bereichen der Datenwissenschaft, wie maschinelles Lernen und KI, Data Mining oder Visualisierung und Kommunikation, sowie Fallstudien und Best Practices von fhrenden Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen etabliert werden knnen. Der Tagungsband umfasst alle im wissenschaftlichen Track vorgestellten Volltexte und die Kurzbeitrge aus dem studentischen Track. Zu den Themen, die Sie interessieren, gehren unter anderem: Knstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Implementierung von Data-Mining-Prozessen Agile Datenwissenschaft und Visualisierung Fallstudien und Anwendungen fr Agile Datenwissenschaft Organizations have moved already from the rigid structure of classical project management towards the adoption of agile approaches. This holds also true for software development projects,which need to be flexible to adopt to rapid requests of clients as well to reflect changes that are required due to architectural design decisions. With data science having established itself as corner stone within organizations and businesses, it is now imperative to perform this crucial step for analytical business processes as well. The non-deterministic nature of data science and its inherent analytical tasks require an interactive approach towards an evolutionary step-by-step development to realize core essential business applications and use-cases. The 3rd International Data Science Conference (iDSC 2020) brougt together researchers, scientists, and business experts to discuss means of establishing new ways of embracing agile approaches within the various domains of data science, such as machine learning and AI, data mining, or visualization and communication as well as case studies and best-practices from leading research institutions and business companies. The proceedings include all full papers presented in the scientific track and the short papers from the student track. Among the topics of interest are: Artificial Intelligence and Machine Learning Implementation of data mining processes Agile Data Science and Visualization Case Studies and Applications for Agile Data Science.