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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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DATAPOOL ONE - automatisch durchsuchbarer PDF Dateien erstellen
DATAPOOL ONE - Die Software zur automatischen OCR Volltext Bildung und Ausgabe von durchsuchbaren PDF und PDF/A Dateien. Gleichzeitig können über die integrierte Barcode Erkennung Ihr Dokumentenworkflow gesteuert und Dokumentenspezifisch ausgegeben werden.Die Software arbeitet als selbständiger Windows Dienst vollautomatisch und ist das ideale Tool zur Automatisierung Ihres Dokumentenworkflows. Vorteile auf einen Blick : Automatische Umwandlung von vorhandenen Dateiten in durchsuchbaren PDF oder PDF/A Dokumente. Textinhalte können somit gesucht, markiert und kopiert werden. automatische Speicherung in unterschiedlichen Verzeichnissen je nach administrativer Vorgabe oder automatische Steuerung über einen Barcodeinhalt Bildung einer Verzeichnis Struktur anhand vom Barcode Inhalten automatische Dateibenennung nach Ihren Vorgaben (Barcodewert / feste Werte / Datum / vorlaufende Nummer uvm.) automatische Trennung von mehrseitigen Tif oder PDF Dateien Erkennung und Verarbeitung von vielen unterschiedlichen Barcodetypen (1D, 2D und Postal Barcodes) innerhalb der Dateien Selbständiger Windows Dienst - kein Benutzereingriff notwendig Optionale Möglichkeit zum automatischen E-Mail Versand erstellter Dateien PlugIn System zur Umsetzung Ihrer individuellen AnforderungenAutomatisch durchsuchbare PDF Dateien erstellenMit DATAPOOL ONE besteht die Möglichkeit, PDF und TIFF Dateien, welche im Netzwerk durch Multifunktionsgeräte, Netzwerkscanner oder auch durch manuelle Speicherung u.ä. erfasst wurden, zentral über DATAPOOL ONE zu verarbeiten. Dabei werden anhand einer vorkonfigurierten Einstellung Dokumente in durchsuchbare PDF oder PDF/ A Dateien gespeichert. Textinhalte können somit Verzeichnisübergreifend gesucht, markiert und kopiert werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den Volltext in einer Textdatei ausgeben zu lassen. Das Modul arbeitet dabei selbstständig als Windows Dienst ohne Benutzerinteraktion.Dokumente mit Barcodes automatisch verarbeitenDATAPOOL ONE erkennt 26 verschiedene Barcode Typen. Unterschiedliche Barcodes innerhalb einer Datei können gelesen, Dateien getrennt und die Einzeldateien mit dem Wert des Barcodes als Dateiname im PDF, PDF/A oder Multipage TIF Format neu gespeichert werden. Es kann die Ausrichtung und die Länge der zu lesenden Barcodes benannt sowie ein genaues Suchmuster verwendet werden. Dies bietet die Möglichkeit, Dokumente aus unterschiedlichen Quellen zentral zu verarbeiten und nachgelagerten Workflows zuzuführen. Flexibel dank PlugIn SystemDurch unser integriertes PlugInsystem in DATAPOOL ONE können kundenspezifische Anforderungen einfach ungesetzt werden. So ist zum Beispiel ein Datenbankabgleich anhand gelesenem Barcodewert und Ermittlung weiterer Daten möglich. Auch können erstellte Dateien automatisch per E-Mail versendet werden. Keine VolumenbegrenzungDATAPOOL ONE ist nicht limitiert / begrenzt hinsichtlich zu verarbeitender Datei / Dokumentseiten pro Jahr.Funktionsüberblick zentrale Verarbeitung über Import- & Exportverzeichnisse aus unterschiedlichen Quellen, insgesamt 26 verschiedene Barcodetypen bestehend aus 1D, 2D und Postal Barcodes sowie deren Kombinationen stehen zur Auswahl Unterstütze Quell- / Zielformate: JPG, TIF, PDF, PDF/A, durchsuchbare PDF, durchsuchbare PDF/A Bildung durchsuchbarer PDF, PDF/A Dateien mit Volltextkatalog Unterstützung des Langzeitarchivierungsformat PDF/A vorhandener Volltextkatalog in PDF Dateien bleibt erhalten Mehrere Barcodes pro Seite lesbar Angabe der gewünschten Ausrichtung beim Lesen, von Links nach Rechts, von Oben nach Unten usw. sowie deren Kombinationen Angabe der gewünschten Barcodelänge beim Lesen, um gewünschte Barcodes längenbasiert zu ermitteln, einstellbare Minimum und /oder Maximumlänge Angabe komplexer Suchkriterien über Regular Expressions, um gewünschten Barcode eindeutig zu identifizieren Löschfunktion, um Dokumentseiten mit entsprechendem Barcode aus dem fertigen Dokument zu entfernen Entfernung von Leerseiten Trennung nach Barcode und Dateinamensvergabe nach Barcodewert, Datum, Zeit und / oder festem Eintrag automatische Erstellung von Indexdateien zu jedem Dokument mit variablem Inhalt wie Barcodewert, Barcodetyp, festen Einträgen uvm. automatische Bildung einer Verzeichnis - Struktur anhand Barcode Inhalten Unterstützung komplexer Verarbeitungsprozesse durch den Aufruf weiterer Anwendungen vor und nach der Verarbeitung integriertes PlugIn System, um spezielle Kundenanbindungen zu realisieren Mögliche Anwendungsgebiete sind unter anderem Rechnungseingangsverarbeitung automatisierte Überführung von Dokumenten in die Warenwirtschaft Bestimmung des Zielverzeichnisses anhand Barcode Wert Mandantenverwaltung automatische Konvertierung von MultiPage TIF in PDFa Postverteilung anhand von Barcodewerten an Mitarbeiterverzeichnisse oder Email Adressen Scandienstleistung Fertigungsprozesse Patientenverwaltung automatische Volltextbildung vorhandener Dokumenteunterstützte Barcodetypen Code 128, Code 39, EAN-13, EAN-8, UPC-A Barcode, UPC-E, Code 93, Code 11, Codabar, Standard 2 of 5 Interleaved 2 of 5, Telepen, Patch code, Australia postal barcode, Intelligent Mail postal barcode, Planet postal barcode Postnet postal barcode, RoyalMail postal barcode, RSS-14 barcode (ISO 24724), RSS-14 Stacked barcode (ISO 24724) RSS Limited barcode (ISO 24724) RSS Expanded barcode (ISO 24724), RSS Expanded Stacked barcode (ISO 24724), Data Matrix, QR Code, PDF417 Indexdateien Erzeugung von Indexdateien in den Formaten txt, csv oder xml (andere Formate auf Anfrage möglich) Möglicher Index-Inhalt: Barcoderwert, Barcodertyp, kompletter Pfad des erstellten Dokumentes, feste Einträge, aktuelles Datum und Zeitangabe. Es besteht die Möglichkeit, eine Indexdatei pro erstelltem Dokument oder pro Abarbeitungsverzeichnis zu erzeugenPlugIn System Einfach Erstellung von PlugIns, um kundenspezifische Anforderungen umzusetzen z.B Datenbankabgleich anhand gelesenem Barcodewert und Ermittlung weiterer Daten Mail PlugIn zum automatischem E-Mail Versand erstellter Dateien Ermittlung von vorhandenen PDF Annotationen und Ausgabe als Excel Schnittstellen zu verschiedenen DMS Systemen Cloud Schnittstellen DATEV connect online ua. uvm. Jetzt Testversion anfordern Gern bieten wir Ihnen die Möglichkeit, sich vor dem Kauf über den Funktionsumfang des Produktes zu informieren. 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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
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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 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.
Ähnliche Suchbegriffe für Dateien:
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APC StruxureWare Data Center Expert Virtual Machine
StruxureWare Data Center Expert Virtual Machine - Activation License
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PDF Volltext Tool zum Erstellen von durchsuchbaren PDF-Dateien
PDF Volltext Tool - Erstellt einfach durchsuchbare PDF - DateienDas für Windows-PC entwickelte Programm konvertiert TIF- und PDF- Dateien in nach Textinhalten durchsuchbare PDF – Dateien.Über das einfach zu bedienende Konfigurationsmenü definieren Sie das von Ihnen gewünschte Import- und Export-Verzeichnis sowie den Programm-Start. Dieser kann automatisch oder manuell über den Start-/Stop Button erfolgen.Als Eingangsformat werden TIF- und PDF-Dateien unterstützt. Im TIF-Format vorliegende Dokumente werden konvertiert und im Exportverzeichnis als PDF-Volltext-Dokument gespeichert.Der PDF Volltext Tool ist nicht nur leistungsstark sondern zudem extrem preiswert, da die integrierte OCR Engine nicht limitiert ist. Funktionsüberblick• Programmstart automatisch bei PC-Start oder manuell über Start- / Stop- Button• Verarbeitung über Import- und Exportverzeichnis• Konvertierung des Dateiformats TIF nach PDF bzw. PDF nach PDF (mit PDF Volltext)• Bildung und Einbettung des PDF Volltext je PDF-DateiUnterstützte DateiformateIm Importverzeichnis SinglePage TIF Multipage TIF PDFIm Exportverzeichis PDF mit integriertem Volltext (durchsuchbare PDF)Jeweils unter Beibehaltung des Bildmodus: Schwarz/Weiß-, Graustufe- oder Color.Systemvoraussetzung Arbeitsplatz Computer mit mindestens 2 GB Arbeitsspeicher (RAM)Betriebssystem Microsoft Windows 7 Microsoft Windows 8 Microsoft Windows 10 SupportvertragIn der aktuellen Version ist kein Support mehr im Kaufpreis enthalten. Optional können Sie telefonischen Support beauftragen. AnwendungsmöglichkeitenPDF Volltext Dateien ermöglichen: Das Finden von Textinhalten innerhalb einer mehrseitigen PDF-Datei (Fundstellensuche) Das Finden von PDF-Dateien, in denen der gesuchte Begriff enthalten ist per Windows Suchfunktion*Daraus ergeben sich erweiterte Vorteile beim Speichern und Verwalten von PDF-Dateien, wie die Reduzierung der Dateinamenslänge auf Dokumentnummer und nicht mehr auf „sprechende“ Dateinamen die Auskunft über den Dateiinhalt geben, wie z.B. Dokumentart+Dokumentnummer+usw.Die ordnerübergreifende Suchmöglichkeit nach Datei-Inhalten vereinfacht die Dokumentenverwaltung und deren Zuordnung, z.B. können Dokumente aus dem Jahr 2013 nach Dokumentart (Angebote, Aufträge, Lieferscheine, Rechnungen) gruppiert werden, die Firma als zusätzlicher Gruppierungs-Ordner kann entfallen. Das schafft verbesserte Übersichtlichkeit für den/die Benutzer und in der Datenverwaltung allgemein.Die Suche nach Datei-Inhalten, wie z.B. einer Seriennummer oder einem Artikel aus dem Lieferjahr 2013, der von mehreren Lieferanten bezogen wurde stellt kein Problem mehr dar. *Microsoft Indexierungsdienst muß aktiviert und konfiguriert sein
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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
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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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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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Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
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