005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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Der Programmier-Trainingsplan für alle, die weiter kommen wollen.
In diesem Übungsbuch trainierst du anhand von kurzweiligen und praxisnahen Aufgaben deine Programmierfähigkeiten. Jedes Kapitel beginnt mit einem kurzen Warmup zum behandelten Programmierkonzept; die Umsetzung übst du dann anhand von zahlreichen Workout-Aufgaben. Du startest mit einfachen Aufgaben und steigerst dich hin zu komplexeren Fragestellungen. Damit dir nicht langweilig wird, gibt es über 150 praxisnahe Übungen. So lernst du z. B. einen BMI-Rechner oder einen PIN-Generator zu programmieren oder wie du eine Zeitangabe mit einer analogen Uhr anzeigen kannst. (Verlagsangaben)
Data Science
(2021)
Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte.
Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungen aus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung. (Verlagsangaben)
Dieses Buch führt Sie umfassend in die WebSocket-Technik und die damit einhergehenden neuen Entwicklungsmöglichkeiten ein. Unter den zahlreichen exemplarischen Anwendungen finden sich Beispiele auf Basis von Node.js, Vert.x, und JSR 356, als Programmiersprachen werden Java und JavaScript eingesetzt.
Fast täglich werden neue Angriffe auf IT-Systeme bekannt, bei denen sensible Daten entwendet werden. Das vorliegende Buch vermittelt die wesentlichen Grundlagen und Technologien, die zur Absicherung von Computernetzwerken benötigt werden. Stets legen die Autoren dabei Wert auf eine verständliche Darstellung, die – soweit möglich – auf abstrakte Modelle und formalen Notationen verzichtet. Zu jedem Kapitel werden Aufgaben zur Kontrolle von Wissensstand und Verständnis angeboten.
Forschen, forschen und nochmal forschen: Genau das haben sich Hartmut Schmitt, Peter Nehren, Luigi Lo Iacono und Peter Leo Gorski in diesem shortcut zur Aufgabe gemacht. In fünf Kapiteln stellen sie die Ergebnisse des Forschungsprojekts "USecureD - Usable Security by Design" vor und unterstützen damit Softwareentwickler bei der systematischen Entwicklung von Produkten mit dem Qualititäsmerkmal "Usable Security". Forschen Sie selbst ein wenig mit und lernen Sie alles zu spannenden Anwendungsmöglichketen, Werkzeugen, Testplattformen und Entscheidungshilfen.
Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden.
Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.
Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Datenmodellierung
(2019)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen in Einführungsveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun einen kompakten Einstieg in die klassische CHEN-Notation anhand eines durchgängigen Fallbeispiels, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Die zweite Auflage enthält einige formale Korrekturen und Ergänzungen (z. B. Rekursive Relationen).