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Produkt zum Begriff Algorithms:
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Noble, Safiya Umoja: Algorithms of Oppression
Algorithms of Oppression , A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms Run a Google search for "black girls??what will you find? "Big Booty? and other sexually explicit terms are likely to come up as top search terms. But, if you type in "white girls,? the results are radically different. The suggested porn sites and un-moderated discussions about "why black women are so sassy? or "why black women are so angry? presents a disturbing portrait of black wOMhood in modern society. In Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble challenges the idea that search engines like Google offer an equal playing field for all forms of ideas, identities, and activities. Data discrimination is a real social problem; Noble argues that the combination of private interests in promoting certain sites, along with the monopoly status of a relatively small number of Internet search engines, leads to a biased set of search algorithms that privilege whiteness and discriminate against people of color, specifically women of color. Through an analysis of textual and media searches as well as extensive research on paid online advertising, Noble exposes a culture of racism and sexism in the way discoverability is created online. As search engines and their related companies grow in importance?operating as a source for email, a major vehicle for primary and secondary school learning, and beyond?understanding and reversing these disquieting trends and discriminatory practices is of utmost importance. An original, surprising and, at times, disturbing account of bias on the internet, Algorithms of Oppression contributes to our understanding of how racism is created, maintained, and disseminated in the 21st century. , >
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Tuckfield, Bradford: Dive Into Algorithms
Dive Into Algorithms , Algorithms for the Adventurous explores the problem-solving superpowers that guide computers, and how they can help you in daily life. What do catching a fly ball, filing your taxes, and baking a cake have in common? They're all algorithms - sets of instructions - in action. Algorithms are everywhere; master them, and you'll not only be better at using computers, you'll be better at life. Algorithms for the Adventurous unravels the complexities that belie the algorithmic approach to solving problems. It's a fun, lively introduction to the subject that will take you around the globe and back through time. Along the way, you'll become familiar with algorithmic procedures like searching, sorting, and optimization, and develop your ability to implement popular methods used in machine learning and artificial intelligence (AI). You'll also learn: • Algorithms for debugging code, maximizing revenue, scheduling tasks, and creating decision trees • How to measure the efficiency and speed of algorithms • The subconscious algorithms governing human behavior, and what they teach us about designing computer algorithms • How to generate Voronoi diagrams, useful in a variety of geometric applications • How to use algorithms to create a simple chatbot or play a game The book is packed with illustrative examples of functioning code written in the latest version of Python, with each snippet thoroughly explained and easily adaptable to a variety of uses. More importantly, you'll discover that algorithms help us organize the world around us. Just as they're instructive to computers, they're instructive in optimizing our daily lives - but only if you're adventurous enough to use them. , >
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Introduction to Algorithms (Cormen, Thomas H.)
Introduction to Algorithms , "The leading introductory textbook and reference on algorithms"-- , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20220405, Produktform: Leinen, Autoren: Cormen, Thomas H., Auflage: 22004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1312, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Keyword: algorithms;computer science book;textbook;data structures and algorithms;technology;computer;computer science;computers;coding;algorithm;code;computer programming;clean code;tech;coding for beginners;ap computer science;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;business;programming;statistics;math;mathematics;mba;healthcare;psychology;problem solving;strategy;logic games;consumer behavior;marketing;data;robotics;school;work;economics;artificial intelligence;apple;ai;self help, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Algorithmen und Datenstrukturen~Informatik, Text Sprache: eng, Verlag: The MIT Press, Verlag: The MIT Press, Länge: 213, Breite: 234, Höhe: 56, Gewicht: 2214, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Kubica, Jeremy: Graph Algorithms the Fun Way
Graph Algorithms the Fun Way , Enter the wonderful world of graph algorithms, where you’ll learn when and how to apply these highly useful data structures to solve a wide range of fascinating (and fantastical) computational problems. This book provides a fun and accessible introduction to graph algorithms, commonly used to solve a wide range of computational and mathematical problems. Full of humorous analogies, detailed diagrams, and real-world examples using the Python programming language, Graph Algorithms the Fun Way will show you how graph data structures can model a vast variety of phenomena — from physical mazes to communication networks — while helping you develop a strong foundation for how they work, when to use them, and how to create variants. It starts with the structure of graphs, demonstrating the ways they can represent connections between nodes, such as the best route through a city or how rumors spread in a social network. Each subsequent chapter introduces new graph algorithms along with their underlying concepts and applications — from basic searches to more advanced methods of exploring graphs. You’ll have a blast solving brain-teasers including the 15-square puzzle, matching adopted pets with homes, calculating the maximum flow of a sewage network, traversing magical labyrinths, sorting recipe steps to craft the perfect cookies, and more. You’ll also learn how to: Work with weighted and directed graphs Use heuristics to prioritize which paths in a graph to explore Determine which components of a graph are key for its structural integrity Generate random mazes Guided by the bestselling author of Data Structures the Fun Way , this equally fun follow-up will help you build a strong understanding of a crucial coding topic and apply graph algorithms to your own projects. , >
Preis: 50.53 € | Versand*: 0 €
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Big Data in verschiedenen Branchen?
Big Data kann in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzdienstleistungen eingesetzt werden, um Einblicke in Kundenverhalten, Trends und Muster zu gewinnen. In der Produktion kann Big Data zur Optimierung von Prozessen und zur Vorhersage von Wartungsbedarf genutzt werden. Im Bereich der Logistik kann Big Data helfen, Lieferketten effizienter zu gestalten und Kosten zu senken.
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Wie beeinflusst künstliche Intelligenz den Bereich der Informatik? Welche Rolle spielen Big Data und Data Mining in der Informatik?
Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse in der Informatik, automatisiert Aufgaben und ermöglicht neue Anwendungen wie maschinelles Lernen. Big Data und Data Mining sind wichtige Werkzeuge in der Informatik, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von KI-Systemen und der Optimierung von Algorithmen.
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Was sind Kovariate in der Statistik und wie werden sie in der Datenanalyse verwendet?
Kovariate sind Variablen, die potenziell Einfluss auf die abhängige Variable haben. Sie werden in der Datenanalyse verwendet, um den Effekt anderer Variablen auf die abhängige Variable zu kontrollieren und zu korrigieren. Durch die Berücksichtigung von Kovariaten können verlässlichere und präzisere Ergebnisse erzielt werden.
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Wofür werden Datensätze in der Informatik und Statistik verwendet und welche Bedeutung haben sie für die Datenanalyse?
Datensätze werden in der Informatik und Statistik verwendet, um Informationen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Sie dienen als Grundlage für statistische Auswertungen, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Datensätze sind unverzichtbar für die Datenanalyse, da sie es ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Algorithms:
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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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Fischer-Stabel, Peter: Datenvisualisierung
Datenvisualisierung , Techniken der Datenvisualisierung werden mittler weile in allen Disziplinen eingesetzt. In der vorliegenden Publikation werden wesentliche Felder der Computervisualistik präsentiert und durch Anwendungsbeispiele illustriert: Das Spektrum reicht von elementaren Methoden zur Erstellung von Diagrammen, Infografiken und Kartenwerken, über geometrische Modellierung und Bildbearbeitung, bis hin zur Augmented- und Virtual Reality. Das Buch vermittelt so die Grundlagen der computergestützten Datenvisualisierung. Es ist für Studierende aller Studiengänge geeignet, die sich in das hochdynamische Feld der grafischen Datenverarbeitung einarbeiten und praxisrelevante Visualisierungstechniken erlangen möchten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Datenvisualisierung mit Tableau (Loth, Alexander)
Datenvisualisierung mit Tableau , Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien bis zu geografischen Analysen auf Landkarten Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken Alexander Loth zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie Ihre Daten ganz einfach visuell darstellen und analysieren. So können Sie selbst komplexe Datenstrukturen besser verstehen und daraus gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren. Der Autor erläutert Schritt für Schritt die grundlegenden Funktionen von Tableau. Anhand von Fallbeispielen lernen Sie praxisnah, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Ferner zeigt er Anwendungen, die weit über gängige Standardanalysen hinausreichen, und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem zahlreiche Hinweise und Tipps, die Ihnen das Arbeiten mit Tableau merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren. Das Buch richtet sich an: alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten, Führungskräfte, die Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen, angehende Data Scientists Sie brauchen weder Tableau-Kenntnisse noch besondere mathematische Fähigkeiten oder Programmiererfahrung, um mit diesem Buch effektiv arbeiten zu können. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten. Aus dem Inhalt: Einführung und erste Schritte in Tableau Datenquellen in Tableau anlegen Visualisierungen erstellen Aggregationen, Berechnungen und Parameter Tabellenberechnungen und Detailgenauigkeitsausdrücke Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilungen Interaktive Dashboards Teilen Sie Ihre Analysen mit Ihrem Unternehmen oder der ganzen Welt Daten integrieren und vorbereiten mit Tableau Prep Builder Zur Neuauflage Die zweite Auflage wurde erheblich überarbeitet und erweitert. Sie enthält zusätzliche Unterkapitel (z.B. zum neuen Datenmodell mit logischer und physischer Ebene, zu Schaltflächen, Dashboard Starter und zu fortgeschrittenen Strategien zur Datenakquisition) sowie viele Erweiterungen, Tipps und Aktualisierungen. Viele Kapitel schließen nun zudem mit vertiefenden Links zu häufig gestellten Fragen ab. Die zugrunde liegende Version von Tableau Desktop ist 2021.2. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210723, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Loth, Alexander, Edition: REV, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 271, Keyword: analyse; big data analyse; big data; Bi; buch; business intelligence; clustering; dashboard; daten visualisieren; design; diagramme; infografik; mitp; reproting; tabellen; visualisierung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Visualisierung - Prozessvisualisierung~Informationsverarbeitung (EDV), Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG, Länge: 238, Breite: 167, Höhe: 16, Gewicht: 470, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783958457850, eBook EAN: 9783747503904 9783747503911, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1791549
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst die Verwendung von Big Data die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsstrategien entwickeln?
Die Verwendung von Big Data ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von umfangreichen Datenanalysen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Trends und Muster identifizieren, um ihre Geschäftsstrategien zu optimieren. Big Data hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten, Risiken zu minimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Was sind die Herausforderungen und Chancen, die sich durch den Einsatz von Big Data für Unternehmen und die Gesellschaft ergeben?
Die Herausforderungen beim Einsatz von Big Data sind Datenschutzbedenken, die Komplexität der Datenanalyse und die Notwendigkeit qualifizierter Fachkräfte. Die Chancen liegen in der Möglichkeit, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen, die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Big Data kann auch dazu beitragen, gesellschaftliche Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben.
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Was ist Data Roaming?
Data Roaming bezieht sich auf die Nutzung von mobilen Datenverbindungen außerhalb des Heimatnetzwerks. Wenn man sich im Ausland befindet und sein mobiles Gerät verwendet, um auf das Internet zuzugreifen oder Daten herunterzuladen, wird dies als Data Roaming bezeichnet. Es können zusätzliche Gebühren für die Nutzung von Data Roaming anfallen, da die Datenverbindung über das Netzwerk des ausländischen Mobilfunkanbieters hergestellt wird.
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Wie können Unternehmen Data Mining effektiv einsetzen, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen? Welche Techniken und Tools eignen sich am besten für Data Mining und welche Vorteile bringen sie für die Datenanalyse?
Unternehmen können Data Mining effektiv einsetzen, indem sie Algorithmen und Techniken verwenden, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren. Zu den besten Techniken und Tools für Data Mining gehören maschinelles Lernen, Clusteranalyse und Entscheidungsbaummodelle. Diese Tools bieten den Vorteil, komplexe Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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