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Data Science mit Python für Dummies (Für Dummies)
by John Paul Mueller Luca MassaronSie wollen sich ernsthaft mit wissenschaftlicher Datenanalyse beschäftigen und wissen, dass Sie da an Python nur schwer vorbeikommen? Dann ist dieses das richtige Buch für Sie. John Paul Mueller erklärt Ihnen, was Sie in Python beherrschen müssen, um sich der Datenanalyse zu widmen inklusive Objekten, Funktionen, Modulen und Bibliotheken. Außerdem erläutert er die wichtigsten Bibliotheken für die Datenanalyse wie NumPy, SciPy, BeautifulSoup, Pandas, und MatPlobLib. So lernen Sie Python für die Datenanalyse richtig einsetzen.
Data Science und Statistik mit R: Anwendungslösungen für die Praxis
by Bernd HeesenData Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.
Data-Warehouse-Systeme für Dummies (Für Dummies)
by Wolfgang GerkenJede Business-Intelligence-Anwendung beruht letzten Endes auf einem Data Warehouse. Data Warehousing ist deshalb ein sehr wichtiges Gebiet der Angewandten Informatik, insbesondere im Zeitalter von Big Data. Das vorliegende Buch beleuchtet das Data Warehouse aus zwei Perspektiven: der des Entwicklers und der des Anwenders. Der zukünftige Entwickler lernt, ein Data Warehouse mit geeigneten Methoden selbst zu entwickeln. Für den zukünftigen Anwender geht der Autor auf die Themen Reporting, Online Analytical Processing und Data Mining ein. Das Lehrbuch ist auch zum Selbststudium geeignet. Kenntnisse über Datenbanksysteme sollten allerdings vorhanden sein.
Data-Warehouse-Systeme kompakt: Aufbau, Architektur, Grundfunktionen (Xpert.press)
by Kiumars FarkischIn dem Buch werden Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform untersucht und ihre Rolle für die Datenanalyse und für Entscheidungsfindungsprozesse dargestellt. Dabei behandelt der Autor die einzelnen Komponenten, die für den Aufbau, die Architektur und den Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Die multidimensionale Datenmodellierung, der ETL-Prozess und Analysemethoden werden erörtert und Maßnahmen zur Performancesteigerung von Data-Warehouse-Systemen diskutiert.
Datafizierung und Big Data: Ethische, anthropologische und wissenschaftstheoretische Perspektiven (Anthropologie – Technikphilosophie – Gesellschaft)
by Klaus Wiegerling Michael Nerurkar Christian WadephulDer Band versammelt Beiträge, die sich mit ethischen, anthropologischen und wissenschaftstheoretischen Aspekten informationstechnologischer Anwendungen, insbesondere Big Data, befassen. In unterschiedlichen disziplinären Perspektiven werden die Auswirkungen dieser Technologien auf Individuum, Gesellschaft und Wissenschaft in den Blick genommen.
Daten in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung: Festschrift zum 65. Geburtstag von Prof. Dr. Joachim Merz
by Dierk Hirschel Peter Paic Markus ZwickDaten sind in der wirtschaftswissenschaftliche Forschung von hoher Bedeutung. Mit der drastischen Steigerung der Leistungsfähigkeit der Informationstechnik ist es heute möglich, riesige Datenmengen und insbesondere Mikrodaten zu speichern und zu analysieren. Mit dem Sonderforschungsbereich 3 der Deutschen Forschungsgemeinschaft ,Mikroanalytische Grundlagen der Gesellschaftspolitik' begann in den achtziger Jahren des letzten Jahrhunderts das Mikrodatenzeitalter in Deutschland. Seitdem ist die Entwicklung der mikrodatenbasierten Forschung und Politikberatung rasant fortgeschritten. Hierbei hatte und hat der mit diesem Buch geehrte Joachim Merz einen erheblichen Anteil. Der vorliegende Band zeigt einen Ausschnitt des Erfolges dieser wissenschaftlichen Arbeiten. Wegbegleiter wie der eigene wissenschaftliche Nachwuchs geben in insgesamt 12 Beiträgen einen vertiefenden Einblick in den Stand der empirischen wirtschaftswissenschaftlichen Forschung und zeigen mögliche weitere Entwicklungstendenzen auf.
Daten- und Identitätsschutz in Cloud Computing, E-Government und E-Commerce
by Jörg Schwenk Georg BorgesFür neue und künftige Geschäftsfelder von E-Commerce und E-Government stellen der Datenschutz und der Identitätsschutz wichtige Herausforderungen dar. Renommierte Autoren aus Wissenschaft und Praxis widmen sich in dem Band aktuellen Problemen des Daten- und Identitätsschutzes aus rechtlicher und technischer Perspektive. Sie analysieren aktuelle Problemfälle aus der Praxis und bieten Handlungsempfehlungen an. Das Werk richtet sich an Juristen und technisch Verantwortliche in Behörden und Unternehmen sowie an Rechtsanwälte und Wissenschaftler.
Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence
by Knut Hildebrand Marcus Gebauer Holger Hinrichs Michael MielkeDas erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität in der dritten, erweiterten Auflage. Wissenschaftlich fundiert und von Praktikern geschrieben, wird der aktuelle Stand aus Forschung und praktischer Anwendung präsentiert, in den wichtigen Facetten dieses wichtigen Themas. Ein Muss für alle IT-Profis.
Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence
by Knut Hildebrand Marcus Gebauer Holger Hinrichs Michael MielkeDie Verbesserung und Sicherung der Informationsqualität (IQ) wird in immer mehr Unternehmen als eigenständige und wichtige Managementaufgabe begriffen. IQ-Management ist mittlerweile ein elementarer Baustein in Systemintegrationsprojekten. Aber auch für laufende Prozesse mit heterogenen Daten und Nutzern ist eine hohe Informationsqualität die Grundvoraussetzung für funktionierende betriebliche Abläufe. Das erste deutschsprachige Buch zum Thema behandelt Daten- und Informationsqualität umfassend: von Definitionen zur Datenqualität über Methoden und Regelwerke für ihr Management bis hin zur Verankerung in der Organisation – mit Fallbeispielen aus zahlreichen Unternehmen. Im einführenden Kapitel erläutern die Autoren zunächst die Grundlagen. Sie stellen wissenschaftliche Modelle der Informationstheorie vor und erläutern die Rolle von Daten im Wissens- und Informationsmanagement und als Produktionsfaktor. Ein weiteres grundlegendes Kapitel widmet sich den verschiedenen Dimensionen der Informationsqualität. Anhand von 15 Begriffen und erläuternden Beispielen werden die IQ-Dimensionen wie beispielsweise Zugänglichkeit (accessibility), Umfang (appropriate amount of data) oder Glaubwürdigkeit (believability) präzise beschrieben. Dieses Kapitel ist zugleich Ergebnis der Arbeit einer Projektgruppe in der DGIQ (Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität). Im zweiten Teil des Buchs werden die Methoden, Tools und Techniken für das Management der Datenqualität erläutert. Dazu zählen unter anderem Datenqualitätsmetriken, Methoden wie Total Data Quality Management, die strukturierte Datenanalyse oder Maßnahmen wie Datenbereinigung. Der Band wurde für die vierte Auflage erweitert und an zahlreichen Stellen überarbeitet. Wissenschaftlich fundiert und von Praktikern geschrieben, präsentiert es den aktuellen Stand aus Forschung und Anwendung. Das Buch richtet sich an Unternehmensführungen, IT-Manager, beispielsweise in Banken und Versicherungen, und an alle Datenspezialisten. Ein Muss für alle IT-Profis.
Daten- und Informationsqualität: Die Grundlage der Digitalisierung
by Knut Hildebrand Marcus Gebauer Michael MielkeDieses Buch war das erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität und ist mittlerweile ein Klassiker. Es wurde für die fünfte Auflage um neue Inhalte erweitert, aktualisiert und an zahlreichen Stellen überarbeitet. Von Wissenschaftlern und Praktikern geschrieben, präsentiert es den aktuellen Stand aus Forschung und Anwendung und ist somit ein Muss für alle IT-Profis.
Daten- und Prozessmodellierung für Versicherer: Konzepte für moderne IT in Bestandsführung und Schadenmanagement
by Frank UrlaßMit diesem Buch unterstützt Frank Urlaß Versicherungsunternehmen bei der Entwicklung von effizienten, marktgerechten und aufsichtskonformen IT-Landschaften. Mit den vorgestellten Konzepten können sowohl veraltete Hostsysteme modernisiert als auch durch Zukäufe und Fusionen unübersichtlich gewordene Systeme entschlackt werden. Dazu werden in den ersten drei Kapiteln des Buches zunächst ausführlich die theoretischen Grundlagen für die Komplexe Daten- und Prozessmodellierung entwickelt. Jeweils anschließend folgt die Beschreibung der praktischen Ausgestaltungen der Daten- und der Prozessmodelle. Diese Teile werden im nächsten Kapitel durch eine Beschreibung abgeschlossen, in der gezeigt wird, wie das Daten- und das Prozessmodell zusammenwirken und sich wechselseitig bedingen und ergänzen. Nach der Beschreibung eines Vorgehensmodells für einen potenziellen Anwender, der die vorgestellten Konzepte als Vorlage für seine eigene Entwicklung verwenden möchte, folgen in zwei weiteren Kapiteln ein Modell zur fachlichen und technischen Weiterentwicklung der neuen IT sowie die Beschreibung des Preismodells. In zwei Anhängen werden abschließend zunächst eine Liste der Plausibilitäten für die meisten der eingabefähigen Attribute im Datenmodell und danach eine Beschreibung ausgewählter Geschäftsregeln für das Prozessmodell angefügt.
Datenanalyse, Abstimmung und Entwicklung (Handbuch Rennwagentechnik)
by Michael Trzesniowski Philipp EderEinmal Renningenieur zu sein, davon tr#65533;umen viele Motorsportfans und -Ingenieure. Dieses Buch gibt einen Einblick in den Arbeitsalltag eines Renningenieurs. Es werden die verschiedenen Darstellungsformen von Daten und deren Interpretation beschrieben. Dieses Wissen unterst#65533;tzt die Renningenieure, #65533;nderungen an den Einstellungen des Fahrzeugs durchzuf#65533;hren aber auch Fehlerquellen zu lokalisieren. Die gewonnenen Erkenntnisse sind aber nicht nur f#65533;r das momentane Rennen wichtig, auch Potentiale f#65533;r eine Neuentwicklung werden daraus abgeleitet. Zus#65533;tzlich wird neben der Datenauswertung auch der gesamte Prozess vom Datensammeln bis hin zur Komponentenauswahl beschrieben.
Datenanalyse, Abstimmung und Entwicklung (Handbuch Rennwagentechnik #5)
by Michael Trzesniowski Philipp EderEinmal Renningenieur zu sein, davon träumen viele Motorsportfans und -Ingenieure. Dieses Buch gibt einen Einblick in den Arbeitsalltag eines Renningenieurs. Es werden die verschiedenen Darstellungsformen von Daten und deren Interpretation beschrieben. Dieses Wissen unterstützt die Renningenieure, Änderungen an den Einstellungen des Fahrzeugs durchzuführen aber auch Fehlerquellen zu lokalisieren. Die gewonnenen Erkenntnisse sind aber nicht nur für das momentane Rennen wichtig, auch Potentiale für eine Neuentwicklung werden daraus abgeleitet. Zusätzlich wird neben der Datenauswertung auch der gesamte Prozess vom Daten Sammeln bis hin zur Komponentenauswahl beschrieben. Fahrdynamische Betrachtungen helfen dem Renningenieur die gewinnbringende Abstimmung für einen Wagen zu finden. Die Fahrer werden bei der Suche nach Entwicklungswerkzeugen und -methoden fündig, um ihr Fahrzeug gezielt zu verbessern. Das Formelmaterial ist so aufbereitet, dass das Buch auch als Nachschlagwerk eingesetzt werden kann.
Datenanalyse für Naturwissenschaftler, Mediziner und Ingenieure
by Mario SchneiderDieses Buch bietet Ihnen eine verständlich vermittelte Ausgangsbasis für die praktische Anwendung datenanalytischer Methoden, die sinnvolle Interpretation von Daten und die Ableitung von Informationen. Dabei setzt dieses Buch anstelle langer mathematischer Herleitungen und Beweise auf konkrete Beispiele, die jeweils Schritt für Schritt nachvollzogen werden. Die ausgewählten Beispieldaten werden mit Hilfe von Excel analysiert und das Erlernte kann anhand von Übungsaufgaben überprüft werden. Zusätzlich können Sie in Onlinevideos die Rechenschritte nachvollziehen und parallel in Excel mitrechnen. Damit liefert Ihnen dieses Buch nicht nur das für die wissenschaftliche Praxis notwendige Basiswissen der Datenanalyse, sondern bietet gleichermaßen das Fundament für einen souveränen Umgang mit den entsprechenden Instrumenten. Dieses Buch unterstützt somit Naturwissenschaftler, Mediziner und Ingenieure in Studium und Praxis und bietet einen leichten Einstieg in die statistische Datenanalyse und ihre Anwendung in Excel.
Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure: Mit statistischen Methoden und Java-Programmen
by Siegmund BrandtDie fünfte Auflage dieses erfolgreichen Buchs gibt eine umfassende Einführung in statistische und numerische Methoden zur Auswertung empirischer und experimenteller Daten. Statistische Theorie und praktische Probleme werden gleichermaßen behandelt: Es wird eine knappe mathematische Formulierung benutzt, ohne dabei die Anwendungen zu vernachlässigen, die in vielen Beispielen dargestellt werden. Für diese Auflage wurde eine Bibliothek von Java-Programmen entwickelt. Sie umfasst Methoden der rechnerischen Datenanalyse und der graphischen Darstellung sowie zahlreiche Beispielprogramme und Lösungen zu Programmieraufgaben. Die Programme (Quellcode und Java-Klassen, Dokumentation) und ausführliche Anhänge zum Haupttext des Buches stehen online auf der Seite des Buches innerhalb von www. springer. com zur Verfügung. Der Inhalt · Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable · Zufallszahlen und Monte-Carlo-Methode · Statistische Verteilungen (Binomial-, Gauß-, Poisson, . . . ), Stichproben, Statistische Tests · Maximum Likelihood, kleinste Quadrate, Regression, Minimierung · Varianzanlyse und Zeitreihenanalyse · Anhänge zu mathematischen Hilfsmethoden und zu den Programmen. Die Zielgruppen Das Buch ist konzipiert als Einführung für Bachelor-Studierende und als Nachschlagewerk für Studierende im Master- und Promotionsstudium sowie für Naturwissenschaftler und Ingenieure in Forschung und Praxis. Es bietet ihnen Anleitung und Hilfe bei der Analyse ihrer Daten · im Praktikum · in Bachelor- und Master-Arbeiten · in Dissertationen · in Forschung und Beruf. Der Autor Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungszentren DESY in Hamburg und CERN in Genf, bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt. Er war Vorsitzender des Wissenschaftlichen Rates von DESY und ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern, die in zehn Sprachen erschienen sind.
Datenanalyse mit SPSS: Realdatenbasierte Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen
by Peter P. EcksteinPeter P. Eckstein bietet in diesem Lehrbuch eine Vielzahl von Übungs- und Klausuraufgaben zur statistischen Datenanalyse mit SPSS an. Die Aufgaben sind nach inhaltlichen Schwerpunkten geordnet und decken jedes Anspruchsniveau ab. Basis sind reale Daten, die im Kontext von praktischen Problemstellungen der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung erhoben wurden. Vollständige und ausführliche Lösungen zu allen Aufgaben führen zu einer hohen Verständlichkeit des komplexen Stoffes und ermöglichen somit ein effektives Selbststudium und eine gezielte Klausurvorbereitung.Für die siebte Auflage wurde das Aufgabenspektrum auf insgesamt 195 komplexe Problemstellungen mit zahlreichen theoretischen und praktischen Fragen erweitert. Alle in diesem Lehrbuch verwendeten SPSS-Dateien sind im Anhang aufgelistet und stehen im Internet zur freien Verfügung bereit.
Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data: Grundlagen – Elementare Techniken – Anwendung
by Heinz-Adalbert Krebs Patricia HagenweilerDie fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.Das Buch befasst sich mit der Anonymisierung im Kontext der KI und Big Data. Dazu werden die wesentlichen Grundlagen dargestellt sowie pseudonymisierte und anonymisierte Daten mit Personenbezug im Rahmen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) beleuchtet. Es werden Möglichkeiten zur Pseudonymisierung, zu den jeweiligen Techniken und Verfahren der Anonymisierung sowie entsprechende Risikobetrachtungen behandelt. Abschließend wird die Vorgehensweise der Anonymisierung aus rechtlicher und technischer Sicht unter Anwendung entsprechender Software behandelt.
Datenaustausch in der Anlagenplanung mit AutomationML: Integration von CAEX, PLCopen XML und COLLADA (VDI-Buch)
by Rainer DrathDas Buch gibt erstmals einen umfassenden Überblick über die Technologie AutomationML und die Integration von CAEX, COLLADA und PLCopen XML. Mit AutomationML soll die Interoperabilität zwischen digitalen Werkzeugen im Engineering-Prozess gefördert werden. Es ist das erste kostenfrei zugängliche, offene und XML-basierte Format, das übergreifend eine Vielzahl von Planungsaspekten kombiniert. Das Buch ist ein Gemeinschaftswerk des AutomationML-Konsortiums. Es wurde so konzipiert, dass es als Kompendium und zugleich als Entscheidungshilfe dienen kann.
Datenbanken für Nichtinformatiker: Eine praxisnahe Einführung
by Jörg MielebacherDaten sind zu einem wichtigen Rohstoff in vielen Bereichen geworden. Auch Nichtinformatiker müssen große Datenbestände pflegen und nach den für sie relevanten Informationen durchsuchen. Dieses praxisnahe Lehrbuch zeigt, wie man hierfür Datenbanken einsetzt, wie man deren Inhalte mit der Abfragesprache SQL auswertet und worauf man bei Entwurf und Betrieb von Datenbanken achten muss.Zahlreiche Abbildungen und Anwendungsbeispiele vermitteln einen gut verständlichen Einblick in dieses wichtige Thema. Aber auch Berufspraktiker mit Interesse an Datenbanken finden wichtige Hinweise und Lösungsansätze für ihre Arbeit.
Datenbanken und SQL: Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungen in Oracle, SQL Server und MySQL (Informatik & Praxis #17)
by Edwin SchickerDatenbanken entstanden ab etwa 1960 aus der Notwendigkeit, die logischen auf die immer gr#65533;#65533;er werdenden Datenmengen zu vereinfachen und Zugriffe zu normieren. Wurden diese Datenbanken #65533;ber mehr als zwei Jahrzehnte hin#65533; weg ausschlie#65533;lich auf Gro#65533;rechnern eingesetzt, so haben sie inzwischen ihren Siegeszug auch auf Kleinrechnern angetreten. Erm#65533;glicht wurde dies aus dreierlei Gr#65533;nden: erstens durch die enorm gestiegene Rechnerleistung der letzten Jahre, zweitens durch die Verwendung relationaler Datenbanken und drittens durch die Einf#65533;hrung grafischer Oberfl#65533;chen. Die Anfang der 70er Jahre entwickelten relationalen Datenbanken erm#65533;gli#65533; chen eine einfache Erstellung und Programmierung. Grafische Oberfl#65533;chen unterst#65533;tzen den Anwender und Datenbankdesigner dank einer leichten Benut#65533; zerf#65533;hrung und anschaulichen Musterbeispielen, so da#65533; auch dem interessier#65533; ten Laien diese Form der Datenhaltung mit all ihren M#65533;glichkeiten offen steht. Der Laie sei aber davor gewarnt, gr#65533;#65533;ere Datenbanken ohne theoretische Grundkenntnisse selbst zu erstellen. Denn hier leitet sich der Datenbankent#65533; wurf in der Regel nicht mehr direkt aus der AufgabensteIlung ab. Doch nur ein guter Entwurf garantiert #65533;bersichtliche und optimale Zugriffe und erm#65533;glicht je nach Bedarf Erg#65533;nzungen und Erweiterungen der Datenbank. Auch wird nur dadurch die Konsistenz und Integrit#65533;t der Datenbank erm#65533;glicht, so da#65533; feh#65533; lerhafte, widerspr#65533;chliche und nicht mehr zugreifbare Datenbest#65533;nde verhin#65533; dert werden. Grundlagen zu Datenbankentwurf und -programmierung sollten f#65533;r den Datenbankprogrammierer daher selbstverst#65533;ndlich sein. Dieses Buch entstand aus mehreren Vorlesungen zu Datenbanken, die ich an der Fachhochschule Regensburg f#65533;r Informatiker gelesen habe. Doch ich will auch den Nicht-Informatiker und interessierten Laien gezielt ansprechen. Dazu wird mit zahlreichen Beispielen die Theorie direkt in die Praxis umgesetzt.
Datenbanken und SQL: Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungen in Oracle, SQL Server und MySQL (Informatik & Praxis #17)
by Edwin SchickerZiel des Buches ist es, dem Leser fundierte Grundkenntnisse in Datenbanken und SQL zu vermitteln. Das Buch richtet sich an Anwendungsprogrammierer, die mit Hilfe von SQL auf Datenbanken zugreifen und an alle, die Datenbanken entwerfen oder erweitern wollen. Die Schwerpunkte des Buches sind relationale Datenbanken, Entwurf von Datenbanken und die Programmiersprache SQL. Aber auch Themen wie Recovery, Concurrency, Sicherheit und Integrität werden ausführlich besprochen.
Datenbanksysteme für Dummies (Für Dummies)
by Wolfgang GerkenDatenbanken sind unverzichtbare Basis fast aller heutigen Informationssysteme. Dieses Buch vermittelt Ihnen das notwendige Grundlagenwissen dazu, vor allem zu relationalen Datenbanksystemen. Der Inhalt orientiert sich an den neuesten Empfehlungen der Gesellschaft für Informatik für das Studienfach Informatik. Im Mittelpunkt des praktischen Teils stehen die Datenbankmanagementsysteme Oracle Database XE und MySQL. Mit den zahlreich vorhandenen Übungsaufgaben können Sie Ihren Lernfortschritt überprüfen. Musterlösungen sind vorhanden.
Datenbanksysteme für Dummies (Für Dummies)
by Wolfgang GerkenDatenbanken sind die unverzichtbare Basis fast aller heutigen Informationssysteme. Dieses Buch vermittelt Ihnen das notwendige Grundlagenwissen dazu, vor allem zu relationalen Datenbanksystemen. Der Inhalt orientiert sich an den neuesten Empfehlungen der Gesellschaft für Informatik für das Studienfach Informatik. Im Mittelpunkt des praktischen Teils stehen die Datenbankmanagementsysteme Oracle Database XE und MySQL. Mit den zahlreich vorhandenen Übungsaufgaben können Sie Ihren Lernfortschritt überprüfen ? Musterlösungen sind vorhanden.
Datenbasiert entscheiden: Ein Leitfaden für Unternehmer und Entscheider (essentials)
by Paul Niebler Dominic LindnerDieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. Während früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch mit praktischen Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse wird ein Praxisbeispiel vorgestellt, aus dem anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden.
Datenbasiert entscheiden: Data Analytics in der Unternehmenspraxis (essentials)
by Paul Niebler Dominic LindnerDieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. Während früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch anhand praktischer Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse werden Praxisbeispiele vorgestellt, aus denen anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden.