標(biāo)題: Titlebook: Data Science; Konzepte, Erfahrunge Detlev Frick,Andreas Gadatsch,Uwe Schmitz Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv [打印本頁(yè)] 作者: Encounter 時(shí)間: 2025-3-21 20:06
書目名稱Data Science影響因子(影響力)
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作者: 合并 時(shí)間: 2025-3-21 21:37 作者: 樂意 時(shí)間: 2025-3-22 03:58 作者: Host142 時(shí)間: 2025-3-22 08:22
http://image.papertrans.cn/d/image/263039.jpg作者: medium 時(shí)間: 2025-3-22 10:56
Universal Aspects of Atmospheric Electricityn Daten gesammelt, die meist unstrukturiert sind. Damit wachsen die Herausforderungen. Die Datenmengen müssen gespeichert, verwaltet und analysiert werden. Um sie nutzen zu k?nnen und damit Werte zu generieren, werden attraktive Anwendungsgebiete ben?tigt. Erst das passende Gesch?ftsmodell macht aus作者: DAMN 時(shí)間: 2025-3-22 15:24
https://doi.org/10.1007/978-3-540-70626-7 mit Daten ad?quat umzugehen und daraus zielführende Schlussfolgerungen abzuleiten. Dabei ist Datenkompetenz heute genauso wichtig wie Lesen und Schreiben und eine Schlüsselqualifikation der Vierten Industriellen Revolution. Obgleich den meisten Unternehmen die Bedeutung von Daten in einer immer dig作者: DAMN 時(shí)間: 2025-3-22 19:32 作者: Arable 時(shí)間: 2025-3-22 21:43 作者: PHON 時(shí)間: 2025-3-23 04:25
Hans Schulz,Zsolt Argenyi,Volker Paechen an verschiedenen Stellen ben?tigt werden. Die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten ist für die Steuerung eines Unternehmens auf verschiedenen Ebenen unentbehrlich. Zwar haben viele Unternehmen diese Notwendigkeit erkannt, jedoch stellen die vielf?ltigen Daten-Management-L?sungen, die in den le作者: Heresy 時(shí)間: 2025-3-23 08:08
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4immt zu, wie auch die Menge der Daten und insbesondere deren unterschiedlicher Strukturierungsgrad. Die klassischen Werkzeuge für Datenhaltung und -verarbeitung und ein anforderungsgerechter Umgang mit den verfügbaren Datenmengen st??t an seine Grenzen. Die Manager in den Unternehmen verstehen Daten作者: 硬化 時(shí)間: 2025-3-23 12:26
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4 zum richtigen Zeitpunkt in ad?quater Form, Menge und Qualit?t für die jeweiligen Anwender im Unternehmen verfügbar sein – und das in nur wenigen Sekunden. Traditionelle relationale Datenbanksysteme sto?en bei diesen Anforderungen h?ufig an ihre Grenzen. Moderne Datenbankmodelle legen ihre Daten nic作者: Medicare 時(shí)間: 2025-3-23 16:09
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4gen wurden in den letzten Jahren verschiedene Systeme und Konzepte entwickelt, die zu einer enormen Vielfalt an Big-Data-L?sungen geführt hat. In diesem Kapitel geben wir einen überblick über die Technologien, die im Big-Data-Bereich entwickelt wurden. Zun?chst betrachten wir die Aspekte Skalierbark作者: guzzle 時(shí)間: 2025-3-23 19:04 作者: 有其法作用 時(shí)間: 2025-3-23 23:50 作者: 蘆筍 時(shí)間: 2025-3-24 03:09 作者: 集合 時(shí)間: 2025-3-24 09:43 作者: CARE 時(shí)間: 2025-3-24 13:05
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4e finden in immer mehr Bereichen Anwendung und versprechen damit, einen wesentlichen Beitrag im Zuge der Digitalisierung in Unternehmen zu leisten. Künstliche neuronale Netze sind dabei ein Ansatz, aus Beispieldaten zu ?lernen“ und auf diese Weise maschinelle Entscheidungsfindung und Bewertung in un作者: VALID 時(shí)間: 2025-3-24 18:46 作者: anatomical 時(shí)間: 2025-3-24 20:50 作者: UTTER 時(shí)間: 2025-3-25 01:20
Aspekte zu Data Science und Big DataData Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft allt?gliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu besch?ftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite 作者: Mucosa 時(shí)間: 2025-3-25 04:38
Universal Aspects of Atmospheric Electricityrden. Um sie nutzen zu k?nnen und damit Werte zu generieren, werden attraktive Anwendungsgebiete ben?tigt. Erst das passende Gesch?ftsmodell macht aus dem Datenvorrat einen potenziellen Schatz. Diverse Praxisbeispiele zeigen den Einsatz von Big Data L?sungen auf.作者: 粗俗人 時(shí)間: 2025-3-25 09:46 作者: 空氣傳播 時(shí)間: 2025-3-25 15:32
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4sammengefasst. Dazu sollen natürlich operative Daten in BI-Systeme transferiert werden und entsprechend aufbereitet werden. Welche Punkte dazu zu beachten sind wurden im 2. Abschnitt behandelt. Abschlie?end wurden noch im 3. Abschnitt die Berichtsformen und die Anforderungen an Berichte behandelt.作者: 彎曲道理 時(shí)間: 2025-3-25 17:10 作者: 懶鬼才會(huì)衰弱 時(shí)間: 2025-3-25 20:56
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4entlicher Unterschied zu klassischen Softwarel?sungen liegt darin, dass zuvor kein spezifisches, schrittweises L?sungsverfahren mit festen Regeln entwickelt werden muss. Künstliche neuronale Netze haben daher einen starken Einfluss auf die Art und Weise wie Software zukünftig entwickelt wird.作者: Keratectomy 時(shí)間: 2025-3-26 00:32
Fundamentale Analyse- und Visualisierungstechnikenten vor, gibt erste Einblicke in die Feinheiten der Anwendung und bietet Leserinnen und Lesern eine übersicht des Feldes der Datenanalyse. Er vermittelt so die M?glichkeit, die richtigen Methoden für die ersten eigenen Analysen auszuw?hlen und das passende Vertiefungsgebiet zu finden.作者: expunge 時(shí)間: 2025-3-26 07:00 作者: 綠州 時(shí)間: 2025-3-26 12:22
Data Literacy als ein essenzieller Skill für das 21. Jahrhundertitaleren Gesch?ftswelt durchaus bewusst ist, gibt es dennoch immer noch gro?e Wissenslücken. Dieser Beitrag soll den Begriff Data Literacy und die damit verbundenen F?higkeiten komprimiert beleuchten, w?hrend darüber hinaus m?gliche Ans?tze zur Integration des Themenfelds in Lehre und Praxis vorgestellt werden.作者: 制定法律 時(shí)間: 2025-3-26 15:21 作者: 發(fā)電機(jī) 時(shí)間: 2025-3-26 20:06 作者: uveitis 時(shí)間: 2025-3-26 21:04
Big-Data-Technologieneit und Fehlertoleranz, die in allen Big-Data-Systemen aufgrund der verteilten, parallelen Verarbeitung gew?hrleistet sein müssen. In den folgenden Abschnitten diskutieren wir dann die Technologien, die zur Bew?ltigung der drei Herausforderungen Volume, Velocity und Variety genutzt werden k?nnen.作者: choroid 時(shí)間: 2025-3-27 03:33
Bayesian Thinking in Machine Learninggaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.作者: Mendacious 時(shí)間: 2025-3-27 07:58
Big Datarden. Um sie nutzen zu k?nnen und damit Werte zu generieren, werden attraktive Anwendungsgebiete ben?tigt. Erst das passende Gesch?ftsmodell macht aus dem Datenvorrat einen potenziellen Schatz. Diverse Praxisbeispiele zeigen den Einsatz von Big Data L?sungen auf.作者: Accord 時(shí)間: 2025-3-27 13:18 作者: Constituent 時(shí)間: 2025-3-27 14:19 作者: UNT 時(shí)間: 2025-3-27 20:53 作者: Gastric 時(shí)間: 2025-3-28 01:43
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4der Digitalisierung ein und thematisiert hieran die Herausforderungen von Big Data Projekten. Schlie?lich stellt er bekannte Ans?tze von Vorgehensmodellen für die Durchführung von Big Data-Projekten vor und geht auf die Reifegradmessung von Big Data in Organisationen ein. Abschlie?end werden Auswirkungen auf das Informationsmanagement diskutiert.作者: 分散 時(shí)間: 2025-3-28 02:30
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4ht auf herk?mmlichen Festplattenspeichern ab, sondern nutzen hierfür direkt den Arbeitsspeicher. Dadurch lassen sich wesentlich h?here Zugriffsgeschwindigkeiten realisieren und in der Konsequenz die betrieblichen Entscheidungsprozesse verkürzen und effizient unterstützen作者: AROMA 時(shí)間: 2025-3-28 09:20 作者: 引起 時(shí)間: 2025-3-28 10:27
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4gaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.作者: Asseverate 時(shí)間: 2025-3-28 15:53 作者: 內(nèi)行 時(shí)間: 2025-3-28 20:03 作者: 推遲 時(shí)間: 2025-3-28 22:55
Hans Schulz,Zsolt Argenyi,Volker Paechtreihen- und Text-Analyse gegeben. Leserinnen und Leser erhalten einen Einblick in die M?glichkeiten fortgeschrittener Methoden, m?glicher Schwerpunkte zur weiteren Vertiefung und Informationen zu weiteren Schritten in der Datenanalyse.作者: DAUNT 時(shí)間: 2025-3-29 03:48
Data Governanceehensweisen, um die Qualit?t, den Schutz und die Sicherheit der Daten zu gew?hrleisten und sorgt für die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Damit ist Data Governance für alle Mitarbeiter, die mit Daten zu tun haben, essentiell!作者: OTHER 時(shí)間: 2025-3-29 08:21
Fortgeschrittene Verfahren zur Analyse und Datenexploration, Advanced Analytics und Text Miningtreihen- und Text-Analyse gegeben. Leserinnen und Leser erhalten einen Einblick in die M?glichkeiten fortgeschrittener Methoden, m?glicher Schwerpunkte zur weiteren Vertiefung und Informationen zu weiteren Schritten in der Datenanalyse.作者: Receive 時(shí)間: 2025-3-29 14:35
Data Engineeringen. Die wesentlichen Aufgaben, wie zum Beispiel die Konzeption einer Architektur für das Daten-Management, Datenmodellierung und Datenintegration, werden dann in den folgenden Abschnitten im Detail diskutiert.作者: HAWK 時(shí)間: 2025-3-29 18:44 作者: Adherent 時(shí)間: 2025-3-29 22:10 作者: ETCH 時(shí)間: 2025-3-30 00:46
Hans Schulz,Zsolt Argenyi,Volker Paechen. Die wesentlichen Aufgaben, wie zum Beispiel die Konzeption einer Architektur für das Daten-Management, Datenmodellierung und Datenintegration, werden dann in den folgenden Abschnitten im Detail diskutiert.作者: stratum-corneum 時(shí)間: 2025-3-30 04:41 作者: GEM 時(shí)間: 2025-3-30 12:17 作者: 欄桿 時(shí)間: 2025-3-30 14:06 作者: Encoding 時(shí)間: 2025-3-30 17:18 作者: PHAG 時(shí)間: 2025-3-31 00:09 作者: Peculate 時(shí)間: 2025-3-31 02:15
Data Literacy als ein essenzieller Skill für das 21. Jahrhundert mit Daten ad?quat umzugehen und daraus zielführende Schlussfolgerungen abzuleiten. Dabei ist Datenkompetenz heute genauso wichtig wie Lesen und Schreiben und eine Schlüsselqualifikation der Vierten Industriellen Revolution. Obgleich den meisten Unternehmen die Bedeutung von Daten in einer immer dig
