Produkt zum Begriff Chancen:
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Geboren für die großen Chancen (Fichtner, Ullrich)
Geboren für die großen Chancen , Endlich ein Buch, das wieder Lust auf die Zukunft macht! Machen, verbessern, Menschsein: Argumente gegen den Pessimismus unserer Zeit Die Angst vor dem Klimawandel, wirtschaftlichem Niedergang oder unberechenbaren Technologien beherrscht zu oft unser Denken. Statt mit dem Besten rechnen wir mit dem Schlimmsten und unterschätzen dabei die Kraft, mit der laufend gewaltige Fortschritte gemacht werden. Nicht als Verhängnis, sondern als Möglichkeit erzählt Ullrich Fichtner, einer der renommiertesten Journalisten des Landes, was uns in den kommenden Jahrzehnten erwartet. Was darf ein Kind, das heute geboren wird, im Laufe seines Lebens an Wandlungen erwarten? Auf welche Paradigmenwechsel muss es sich gefasst machen, welche neuen Horizonte werden sich ihm eröffnen? Basierend auf aktuellen Forschungen und Recherchen entwirft Ullrich Fichtner ein so realistisches wie faszinierendes Bild der Zukunft, das endlich wieder Lust auf die Welt von morgen macht. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231018, Produktform: Leinen, Autoren: Fichtner, Ullrich, Seitenzahl/Blattzahl: 320, Keyword: 2023; 2100; analyse; artificial intelligence; bing; buch; bücher; chatbot; chatgpt; dystopie; entwicklung; factfulness; forschung; fortschritt; frank schätzing; gesellschaft; hans rosling; hoffnung; humanität; individualität; künstliche intelligenz; medizin; menschheit; menschsein; metaverse; neuerscheinung; openai; psychologie; selbstwahrnehmung; sidney; soziologie; städteentwicklung; technologie; utopie; vertrauen; was, wenn wir einfach die welt retten?; wirtschaft; zukunft; zusammenarbeit; zusammenhalt; zusammenleben; zuversicht, Fachschema: Gesellschaft / Zukunft, Alternativen~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Psychologie / Person, Persönlichkeit, Ich-Psychologie~Technologie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik~Das Selbst, das Ich, Identität und Persönlichkeit~Technologie, allgemein, Zeitraum: 21. Jahrhundert (2000 bis 2100 n. Chr.), Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., Fachkategorie: Prognosen, Zukunftsstudien, Thema: Auseinandersetzen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: DVA Dt.Verlags-Anstalt, Verlag: DVA Dt.Verlags-Anstalt, Verlag: DVA, Länge: 218, Breite: 144, Höhe: 31, Gewicht: 490, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783641308957, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Relevanz: 0500, Tendenz: -1,
Preis: 24.00 € | Versand*: 0 € -
Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
APC StruxureWare Data Center Expert Virtual Machine
StruxureWare Data Center Expert Virtual Machine - Activation License
Preis: 2533.89 € | Versand*: 0.00 €
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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Welche Förderungsmaßnahme gibt es für Data Analysts bzw. Data Scientists?
Es gibt verschiedene Förderungsmaßnahmen für Data Analysts und Data Scientists, je nach Land und Organisation. Zum Beispiel bieten Universitäten und Forschungseinrichtungen Stipendien und Forschungsprojekte an. Unternehmen können auch Weiterbildungsprogramme und Schulungen für ihre Mitarbeiter anbieten. Darüber hinaus gibt es auch staatliche Förderprogramme und Stipendien für Studierende und Forscher in diesem Bereich.
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Was sind die Herausforderungen und Chancen der Nutzung von Big Data für Unternehmen?
Die Herausforderungen der Nutzung von Big Data für Unternehmen sind die Sicherstellung der Datenqualität, der Datenschutz und die Integration von verschiedenen Datenquellen. Die Chancen liegen in der Möglichkeit, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen, die Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten und die Optimierung von Prozessen. Unternehmen können durch die Nutzung von Big Data ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
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Chancen und Risiken beim Berliner Testament: kurz&konkret!
Berliner Testament: Das gemeinschaftliche Testament für Eheleute
Preis: 10.99 € | Versand*: 0.00 € -
Chancen und Herausforderungen für eine digitale und nachhaltige Zukunft im finanzwirtschaftlichen Kontext
Chancen und Herausforderungen für eine digitale und nachhaltige Zukunft im finanzwirtschaftlichen Kontext , Die Themen Digitale Transformation und Nachhaltigkeit gewinnen in der globalen Finanzwirtschaft weiterhin an Bedeutung, und das Interesse an Forschungsbeiträgen insbesondere auch im Kontext von Corporate Governance und Risikomanagement bleibt stark. In dem Sammelband wenden wir uns diesen Themenfeldern mit den neuesten Beiträgen aus der angewandten finanzwirtschaftlichen Forschung zu. Dies ist insbesondere wichtig, da dieser Transformationsprozess von einer hohen Dynamik und ständigen Veränderungen geprägt ist. Der Band speist sich weitgehend aus Beiträgen, die sich einer umfangreichen wissenschaftlichen Diskussion im Rahmen der 3. wissenschaftlichen Fachtagung "Digitale Transformation und Nachhaltigkeit in der globalen Finanzwirtschaft" im September 2023 an der FH Salzburg gestellt haben. Mit Beiträgen von Alina Alexenko | Yanik Bröhl | Elisabeth Cenger | Eric Dittmar | Manuela Ender | Christa Hangl | Tim Alexander Herberger | Patrick Hilpert-Thiesen | Jascha-Alexander Koch | Michael Kuttner | Julian Mennecke | Christine Mitter | Thomas Rudolf Mörth | Jörg Müller | Tatiana Nikitina | Harun Pacic | Julia Riepl | Nicole Scheidleder | Maria Skalaban | Carina Stanjeck | Jona Stinner | Marcel Tyrell | Arnd Wiedemann | Laura Wolfschluckner , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 94.00 € | Versand*: 0 € -
Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 €
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Was bietet bessere Chancen auf dem Arbeitsmarkt: die Entwicklung einer Data Analytics App oder Web Development?
Es ist schwierig, eine eindeutige Antwort zu geben, da dies von verschiedenen Faktoren abhängt, wie zum Beispiel dem aktuellen Bedarf auf dem Arbeitsmarkt, den individuellen Fähigkeiten und Erfahrungen des Einzelnen sowie den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Branche. Data Analytics ist ein wachsender Bereich, da Unternehmen verstärkt datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. Auf der anderen Seite ist Webentwicklung nach wie vor sehr gefragt, da Unternehmen eine starke Online-Präsenz benötigen. Es kann daher sinnvoll sein, die Nachfrage in Ihrer Region und Ihre persönlichen Interessen und Fähigkeiten zu berücksichtigen, um die besten Chancen auf dem Arbeitsmarkt zu ermitteln.
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Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data?
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