Produkte und Fragen zum Begriff Apply-Data-Science:
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This book offers an introduction to the topic of data science based on the visual processing of data. It deals with ethical considerations in the digital transformation and presents a process framework for the evaluation of technologies. It also explains special features and findings on the failure of data science projects and presents recommendation systems in consideration of current developments. Machine learning functionality in business analytics tools is compared and the use of a process model for data science is shown. The integration of renewable energies using the example of photovoltaic systems, more efficient use of thermal energy, scientific literature evaluation, customer satisfaction in the automotive industry and a framework for the analysis of vehicle data serve as application examples for the concrete use of data science. The book offers important information that is just as relevant for practitioners as for students and teachers. , Introduction, Applications and Projects , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 42.24 € | Versand*: 0 € -
Data Science , Grundlagen, Architekturen und Anwendungen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202103, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Edition TDWI##, Redaktion: Haneke, Uwe~Trahasch, Stephan~Zimmer, Michael~Felden, Carsten, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2., überarbeitete und erweiterte Auflage, Keyword: Analytics; Big Data; DWH-Modernisierung; DWH-Erweiterung; Data-Architekturen; Analytic-Architekturen; Data Privacy; Deep Learning; Ethik; KI; Predictive Maintenance; Rollenkonzepte; Organisationskonzepte; TensorFlow; Datenanalyse; künstliche Intelligenz, Fachschema: Data Mining (EDV)~Data Warehouse~Informationsmanagement / Data Warehouse~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: dpunkt, Breite: 172, Höhe: 27, Gewicht: 836, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864906107, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2517260
Preis: 59.90 € | Versand*: 0 € -
Big Data and Data Science Engineering , The book reports state-of-the-art results in Big Data and Data Science Engineering in both printed and electronic form. Studies in Computation Intelligence (SCI) has grown into the most comprehensive computational intelligence research forum available in the world. This book publishes original papers on both theory and practice that address foundations, state-of-the-art problems and solutions, and crucial challenges. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 133.94 € | Versand*: 0 € -
Data Science and Big Data Analytics , This book features high-quality research papers presented at the Third International Conference on Data Science and Big Data Analytics (IDBA 2023), organized by Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore, India, in association with ACM and IEEE Computer Society in hybrid mode during June 16¿17, 2023. This book discusses the topics such as data science, artificial intelligence, machine learning, quantum computing, big data and cloud security, computation security, big data security, information security, forecasting, data analytics, mathematics for data science, graph theory and application in data science, data visualization, computer vision, and analytics for social networks. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 191.62 € | Versand*: 0 €
Ähnliche Suchbegriffe für Apply-Data-Science:
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Hat Data Science Zukunft?
Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.
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Sollte ich Data Science studieren?
Ob du Data Science studieren solltest, hängt von deinen Interessen und Zielen ab. Wenn du ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung hast und gerne komplexe Daten analysierst, könnte ein Studium in Data Science für dich geeignet sein. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Data Science ein schnell wachsendes Feld ist und gute Karrieremöglichkeiten bietet.
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Sollte man Wirtschaftsinformatik oder Data Science studieren?
Die Wahl zwischen Wirtschaftsinformatik und Data Science hängt von den persönlichen Interessen und Karrierezielen ab. Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliches Wissen mit IT-Kenntnissen und ist daher für diejenigen geeignet, die eine Karriere in der Schnittstelle von Wirtschaft und IT anstreben. Data Science hingegen konzentriert sich auf die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von datengetriebenen Lösungen, was für diejenigen interessant ist, die sich für die Arbeit mit Daten und statistischen Modellen begeistern.
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Bin ich ohne Studium für Data Science geeignet?
Es ist möglich, ohne ein formales Studium in Data Science geeignet zu sein. Es gibt viele Möglichkeiten, sich selbstständig in diesem Bereich weiterzubilden, wie zum Beispiel Online-Kurse, Bootcamps oder praktische Erfahrungen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ein formaler Abschluss in Data Science oft von Arbeitgebern bevorzugt wird und einige Unternehmen möglicherweise eine entsprechende Ausbildung oder Erfahrung verlangen.
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Was sind die Zukunftschancen im Bereich Data Science?
Die Zukunftschancen im Bereich Data Science sind sehr vielversprechend. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Datenbestand in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Scientists weiter steigen. Zudem bieten neue Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer mehr Möglichkeiten für datengetriebene Entscheidungen und Innovationen. Data Science wird daher eine wichtige Rolle in vielen Branchen spielen und gute Karrieremöglichkeiten bieten.
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Was ist der Studiengang Data Science in der Medizin?
Der Studiengang Data Science in der Medizin kombiniert medizinisches Fachwissen mit fortgeschrittenen Kenntnissen in Datenanalyse und -verarbeitung. Studierende lernen, wie sie medizinische Daten sammeln, analysieren und interpretieren können, um Erkenntnisse zu gewinnen und medizinische Entscheidungen zu unterstützen. Der Studiengang bereitet Absolventen darauf vor, in Bereichen wie medizinischer Forschung, klinischer Praxis und Gesundheitsmanagement tätig zu sein.
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Wie kann ich Data Science in meinem Unternehmen einsetzen?
Um Data Science in Ihrem Unternehmen einzusetzen, sollten Sie zunächst klare Ziele definieren, die Sie mit Hilfe von Datenanalyse erreichen möchten. Identifizieren Sie dann die relevanten Datenquellen und sammeln Sie die benötigten Daten. Anschließend können Sie Data Science-Techniken wie maschinelles Lernen und statistische Analysen anwenden, um Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um Data Science erfolgreich in Ihrem Unternehmen einzusetzen.
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Welche Berufe gibt es im Bereich der Softwareentwicklung oder Data Science?
Im Bereich der Softwareentwicklung gibt es eine Vielzahl von Berufen wie Softwareentwickler, Softwarearchitekt, Frontend-Entwickler, Backend-Entwickler, Mobile-Entwickler und DevOps-Ingenieur. Im Bereich Data Science gibt es Berufe wie Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer und Business Intelligence Analyst. Diese Berufe erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Kenntnisse, um Software zu entwickeln und Daten zu analysieren und zu interpretieren.
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Kann man durch ein Data Science Studium ein KI-Experte werden?
Ein Data Science Studium kann eine gute Grundlage für eine Karriere als KI-Experte sein, da es Kenntnisse in den Bereichen Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen vermittelt. Allerdings ist ein zusätzliches Spezialisierung oder Weiterbildung in den spezifischen Bereichen der KI, wie z.B. Deep Learning, Natural Language Processing oder Computer Vision, oft erforderlich, um ein Experte auf diesem Gebiet zu werden. Es ist auch wichtig, praktische Erfahrungen durch Projekte oder Praktika zu sammeln, um das theoretische Wissen anzuwenden und zu vertiefen.
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Hilft ein solches Zertifikat dabei, in den Bereich Data Science einzusteigen?
Ein Zertifikat im Bereich Data Science kann helfen, in den Bereich einzusteigen, da es die Kenntnisse und Fähigkeiten nachweist, die für die Arbeit als Data Scientist erforderlich sind. Es kann auch dazu beitragen, das Vertrauen potenzieller Arbeitgeber in die Fähigkeiten des Bewerbers zu stärken. Allerdings ist ein Zertifikat allein möglicherweise nicht ausreichend, um eine Karriere in Data Science aufzubauen, da praktische Erfahrung und fortlaufende Weiterbildung ebenfalls wichtig sind.
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Was ist der Unterschied zwischen dem Bachelor of Science (B.Sc.) in Data Science und dem Bachelor of Science (B.Sc.) in Business Analytics?
Der Bachelor of Science (B.Sc.) in Data Science konzentriert sich auf die mathematischen und statistischen Grundlagen der Datenanalyse sowie auf die Programmierung und Datenvisualisierung. Es ist ein breiterer Studiengang, der verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft abdeckt. Der Bachelor of Science (B.Sc.) in Business Analytics hingegen legt den Schwerpunkt auf die Anwendung von Datenanalysetechniken und -tools in einem betriebswirtschaftlichen Kontext. Es befasst sich mit der Nutzung von Daten, um Geschäftsprozesse zu verbessern, Entscheidungen zu treffen und Geschäftsstrategien zu entwickeln. Obwohl es einige Überschneidungen gibt, liegt der Hauptunterschied zwischen den beiden Studiengängen in ihrem Fokus und ihrer Anwendung. Der B.Sc. in Data Science ist allgemeiner und kann in verschiedenen