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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. **
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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Sedgewick, Robert: AlgorithmsAlgorithms , This fourth edition of Robert Sedgewick and Kevin Wayne's Algorithms is one of the most popular textbooks on algorithms today and is widely used in colleges and universities worldwide. The algorithms in this book - including 50 algorithms every programmer should know - represent a body of knowledge developed over the last 50 years that has become indispensable, not just for professional programmers and computer science students but for any student with interests in science, mathematics, and engineering and for students who use computation in the liberal arts. In this edition, new Java implementations are written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use. The companion web site, algs4.cs.princeton.edu, contains: An online synopsis Full Java implementations Test data Exercises and answers Dynamic visualizations Lecture slides Programming assignments with checklists Links to related material The MOOC related to this book is accessible via the "Online Course" link at algs4.cs.princeton.edu. The course, offered each fall and spring, offers more than 100 video lecture segments that are integrated with the text, extensive online assessments, and the large-scale discussion forums that have proven so valuable. Robert Sedgewick and Kevin Wayne are developing a modern approach to disseminating knowledge that fully embraces technology, enabling people all around the world to discover new ways of learning and teaching. By integrating their state-of-the-art textbook, online content, and MOOC, they have built a unique resource that greatly expands the breadth and depth of the educational experience. , > , Auflage: 4th revised edition, Erscheinungsjahr: 20110309, Produktform: Leinen, Autoren: Sedgewick, Robert~Wayne, Kevin, Auflage: 11004, Auflage/Ausgabe: 4th revised edition, Seitenzahl/Blattzahl: 976, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Systemanalyse und -design, Imprint-Titels: Pearson Professional, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 238, Breite: 195, Höhe: 38, Gewicht: 1630, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780201361209, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), 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: 0035, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,71,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification, Fachbücher von Shan SuthaharanDas Buch "Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellen Lernmodellen und -algorithmen zur Lösung von Klassifikationsproblemen im Bereich Big Data. Es behandelt bewährte Techniken wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Deep Learning, die sich als besonders geeignet für die Verarbeitung grosser Datenmengen erwiesen haben. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie insbesondere Studierenden und Einsteigenden in die Themen Big Data und maschinelles Lernen zugänglich sind. Durch die Vereinfachung von Theorie, Beispielen und Programmen in Matlab und R wird es den Lesenden ermöglicht, komplexe Konzepte besser zu verstehen und anzuwenden. Das Buch ist in vier Teile gegliedert und umfasst insgesamt 14 Kapitel, die darauf abzielen, die mathematische Komplexität zu reduzieren und das Interesse an diesem dynamischen Forschungsfeld zu fördern.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data? **
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Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. **
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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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Wo wird Big Data gespeichert?
Big Data wird in speziellen Datenbanken und Datenlagern gespeichert, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Oft werden dafür auch Cloud-Speicherlösungen genutzt, die skalierbar sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Zudem können Unternehmen ihre Big Data in eigenen Rechenzentren oder auf dedizierten Servern speichern. Ein weiterer Trend ist die Nutzung von verteilten Systemen wie Hadoop oder Spark, die es ermöglichen, große Datenmengen auf mehreren Servern zu verteilen und parallel zu verarbeiten. Letztendlich hängt die Wahl des Speicherorts für Big Data von den individuellen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab. **
Ist Big Data eine Technologie?
Ist Big Data eine Technologie? Big Data ist eigentlich kein spezifisches Technologieprodukt, sondern vielmehr ein Konzept oder eine Herangehensweise, um große Mengen an Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Es umfasst verschiedene Technologien und Tools wie Datenbanken, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Daher kann man sagen, dass Big Data eher eine Strategie oder ein Framework ist, das auf verschiedenen Technologien basiert, anstatt eine eigenständige Technologie zu sein. Letztendlich zielt Big Data darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. **
Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt. **
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Big Data, Algorithms and Food Safety, Fachbücher von Salvatore SapienzaDas Buch "Big Data, Algorithms and Food Safety" bietet eine umfassende Analyse der Prinzipien, die bei der Verarbeitung von Big Data im Kontext der Lebensmittelsicherheit angewendet werden sollten. Lebensmittelsicherheit ist ein zentrales Anliegen, das den Schutz des Rechts auf Gesundheit der Einzelnen sowie das Gedeihen des Lebensmittel- und Futtermittelmarktes betrifft. Durch die Nutzung von Big Data entstehen neue Anwendungen, die die Genauigkeit von Risikobewertungen im Bereich der Lebensmittelsicherheit verbessern können. Das Buch beleuchtet, wie eine enorme Menge an Informationen analysiert wird, um bestehende Risiken zu erkennen oder die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Risiken vorherzusagen, unter anderem durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen. Die Thematik gewinnt zunehmend an Bedeutung für Lebensmittelbehörden, einschliesslich der Europäischen Behörde für Lebensmittelsicherheit (EFSA). Es werden sowohl Chancen als auch Risiken im Zusammenhang mit der Datenanalyse erörtert, wobei die Herausforderungen der Interessenkonflikte und der mangelnden Transparenz im aktuellen System hervorgehoben werden.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sublinear Algorithms for Big Data Applications, Fachbücher von Zhu Han, Dan WangSublinear Algorithms for Big Data Applications bietet eine umfassende Einführung in sublineare Algorithmen und deren Anwendung zur Bewältigung wesentlicher Herausforderungen im Bereich Big Data. Das Buch erläutert die Bedeutung dieser Algorithmen für gross angelegte Datensysteme und zeigt deren praktische Anwendung in drei gängigen Big Data-Szenarien: drahtlose Sensornetzwerke, Datenverarbeitung in Map Reduce und intelligente Stromnetze. Diese Anwendungen veranschaulichen die Verbindung zwischen theoretischen Fortschritten in der Algorithmusforschung und deren praktischen Einsatzbereichen. Das Werk richtet sich an Forscher, Ingenieure und Studierende der Informatik, Kommunikations- und Signalverarbeitung.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sedgewick, Robert: AlgorithmsAlgorithms , This fourth edition of Robert Sedgewick and Kevin Wayne's Algorithms is one of the most popular textbooks on algorithms today and is widely used in colleges and universities worldwide. The algorithms in this book - including 50 algorithms every programmer should know - represent a body of knowledge developed over the last 50 years that has become indispensable, not just for professional programmers and computer science students but for any student with interests in science, mathematics, and engineering and for students who use computation in the liberal arts. In this edition, new Java implementations are written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use. The companion web site, algs4.cs.princeton.edu, contains: An online synopsis Full Java implementations Test data Exercises and answers Dynamic visualizations Lecture slides Programming assignments with checklists Links to related material The MOOC related to this book is accessible via the "Online Course" link at algs4.cs.princeton.edu. The course, offered each fall and spring, offers more than 100 video lecture segments that are integrated with the text, extensive online assessments, and the large-scale discussion forums that have proven so valuable. Robert Sedgewick and Kevin Wayne are developing a modern approach to disseminating knowledge that fully embraces technology, enabling people all around the world to discover new ways of learning and teaching. By integrating their state-of-the-art textbook, online content, and MOOC, they have built a unique resource that greatly expands the breadth and depth of the educational experience. , > , Auflage: 4th revised edition, Erscheinungsjahr: 20110309, Produktform: Leinen, Autoren: Sedgewick, Robert~Wayne, Kevin, Auflage: 11004, Auflage/Ausgabe: 4th revised edition, Seitenzahl/Blattzahl: 976, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Systemanalyse und -design, Imprint-Titels: Pearson Professional, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 238, Breite: 195, Höhe: 38, Gewicht: 1630, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780201361209, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), 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: 0035, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,71,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. **
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Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification, Fachbücher von Shan SuthaharanDas Buch "Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellen Lernmodellen und -algorithmen zur Lösung von Klassifikationsproblemen im Bereich Big Data. Es behandelt bewährte Techniken wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Deep Learning, die sich als besonders geeignet für die Verarbeitung grosser Datenmengen erwiesen haben. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie insbesondere Studierenden und Einsteigenden in die Themen Big Data und maschinelles Lernen zugänglich sind. Durch die Vereinfachung von Theorie, Beispielen und Programmen in Matlab und R wird es den Lesenden ermöglicht, komplexe Konzepte besser zu verstehen und anzuwenden. Das Buch ist in vier Teile gegliedert und umfasst insgesamt 14 Kapitel, die darauf abzielen, die mathematische Komplexität zu reduzieren und das Interesse an diesem dynamischen Forschungsfeld zu fördern.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Algorithms for Big Data, Fachbücher von Ulrich Meyer, Manuel Penschuck, Hannah Bast, Claudius KorzenDas Buch "Algorithms for Big Data" bietet einen umfassenden Überblick über die Fortschritte bei der Bewältigung von Herausforderungen, die mit dem Wachstum von Big Data und der zunehmenden Komplexität der Hardware verbunden sind. Es ist aus einem Forschungsprogramm der Deutschen Forschungsgemeinschaft hervorgegangen, das sich mit Algorithmik für Big Data beschäftigt. In diesem Rahmen haben Forscher der theoretischen Informatik gemeinsam mit Anwendungsexperten an Lösungen für Probleme in verschiedenen Bereichen gearbeitet, darunter Netzwerktechnologie, Genomforschung und Informationsretrieval. Diese Bereiche sind ohne umfangreiche Hardware- und Softwareunterstützung nicht denkbar, da die Systeme Daten in exponentiellem Masse erfassen, verarbeiten, austauschen und speichern. Die Kapitel des Buches fassen die Ergebnisse der im Programm realisierten Projekte zusammen und beleuchten verwandte Arbeiten.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Wo wird Big Data gespeichert?
Big Data wird in speziellen Datenbanken und Datenlagern gespeichert, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Oft werden dafür auch Cloud-Speicherlösungen genutzt, die skalierbar sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Zudem können Unternehmen ihre Big Data in eigenen Rechenzentren oder auf dedizierten Servern speichern. Ein weiterer Trend ist die Nutzung von verteilten Systemen wie Hadoop oder Spark, die es ermöglichen, große Datenmengen auf mehreren Servern zu verteilen und parallel zu verarbeiten. Letztendlich hängt die Wahl des Speicherorts für Big Data von den individuellen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab. **
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Ist Big Data eine Technologie?
Ist Big Data eine Technologie? Big Data ist eigentlich kein spezifisches Technologieprodukt, sondern vielmehr ein Konzept oder eine Herangehensweise, um große Mengen an Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Es umfasst verschiedene Technologien und Tools wie Datenbanken, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Daher kann man sagen, dass Big Data eher eine Strategie oder ein Framework ist, das auf verschiedenen Technologien basiert, anstatt eine eigenständige Technologie zu sein. Letztendlich zielt Big Data darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. **
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Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt. **
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