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Titlebook: Data Science; Konzepte, Erfahrunge Detlev Frick,Andreas Gadatsch,Uwe Schmitz Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 20:06:19 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Data Science
副標(biāo)題Konzepte, Erfahrunge
編輯Detlev Frick,Andreas Gadatsch,Uwe Schmitz
視頻videohttp://file.papertrans.cn/264/263039/263039.mp4
概述Greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau auf.Gibt Hinweise für die praktische Umsetzung.Gibt Einblick in die Vielfalt der Aspekte zu Data Science und Big Data
圖書封面Titlebook: Data Science; Konzepte, Erfahrunge Detlev Frick,Andreas Gadatsch,Uwe Schmitz Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv
描述Data 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 der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsm?glichkeiten ist sehr gro? und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte.?.Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungenaus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines ?Data Strategist“, ?Data Architect“ und ?Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a.
出版日期Book 2021
關(guān)鍵詞Big Data; Business Intelligence; Data Governance; Data Science; Data Literacy
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1
isbn_ebook978-3-658-33403-1
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden
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書目名稱Data Science影響因子(影響力)




書目名稱Data Science影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Data Science網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Data Science網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Data Science被引頻次




書目名稱Data Science被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Data Science年度引用




書目名稱Data Science年度引用學(xué)科排名




書目名稱Data Science讀者反饋




書目名稱Data Science讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:37:33 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:58:32 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:22:56 | 只看該作者
http://image.papertrans.cn/d/image/263039.jpg
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:56:21 | 只看該作者
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
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:24:58 | 只看該作者
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
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:32:36 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:43:55 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:25:35 | 只看該作者
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
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:08:34 | 只看該作者
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
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