Produkt zum Begriff Data Quality:
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Practical Python Data Wrangling and Data Quality (McGregor, Susan E.)
Practical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, 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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Datenschutz-Grundverordnung General Data Protection Regulation (Müthlein, Thomas)
Datenschutz-Grundverordnung General Data Protection Regulation , Bereits in 3. Auflage lieferbar! Die EU-Datenschutz-Grundverordnung mit ihren 99 Artikeln und 173 Erwägungsgründen ist deutlich umfangreicher als das Bundesdatenschutzgesetz. Zahlreiche Übersetzungs- und Redaktionsfehler erschweren die Textarbeit. Mit dieser Textausgabe haben Sie das Original in Deutsch und Englisch immer griffbereit. Ihre Vorteile: . Originaltext der DS-GVO in der konsolidierten Fassung Stand Mai 2018 . Gegenüberstellung der englischen und deutschen Fassung, da für die Textauslegung die englische Fassung verbindlich ist . inhaltliche Zuordnung der Erwägungsgründe zu den Artikeln . handliche Textausgabe im Taschenformat Inklusive E-Book (PDF) zum Download , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 202001, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Müthlein, Thomas, Auflage: 18003, Auflage/Ausgabe: 3., aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 245, Abbildungen: inkl. PDF, Fachschema: Datenschutzrecht~International (Recht)~Internationales Recht, Warengruppe: HC/Internationales und ausländ. Recht, Fachkategorie: Internationales Recht, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Datakontext Fachverlag G, Verlag: Datakontext Fachverlag G, Verlag: DATAKONTEXT, Länge: 211, Breite: 152, Höhe: 15, Gewicht: 329, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Beinhaltet: B0000034270001 V13603-9783895778377-1 B0000034270002 V13603-9783895778377-2, Vorgänger EAN: 9783895777950 9783895777813, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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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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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 €
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Was macht ein Quality Engineer?
Was macht ein Quality Engineer? Ein Quality Engineer ist für die Sicherstellung der Qualität von Produkten oder Dienstleistungen in einem Unternehmen verantwortlich. Sie entwickeln und implementieren Qualitätskontrollverfahren, überwachen Produktionsprozesse, analysieren Daten und identifizieren mögliche Verbesserungen. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass Qualitätsstandards eingehalten werden und Kundenanforderungen erfüllt werden. Letztendlich tragen Quality Engineers dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und das Unternehmen wettbewerbsfähig zu halten.
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Was ist ein Quality Management System?
Ein Quality Management System (QMS) ist ein strukturierter Ansatz zur Organisation und Steuerung von Qualitätsprozessen in einem Unternehmen. Es umfasst Richtlinien, Verfahren und Maßnahmen, die darauf abzielen, die Qualität von Produkten oder Dienstleistungen zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Ein QMS hilft dabei, Qualitätsstandards festzulegen, Risiken zu identifizieren, Fehler zu vermeiden und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen. Durch die Implementierung eines QMS können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Letztendlich dient ein QMS dazu, die Qualitätssicherung zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden in die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens zu stärken.
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Ist der Apriori-Algorithmus dem maschinellen Lernen oder dem Data Mining zuzuordnen?
Der Apriori-Algorithmus ist dem Data Mining zuzuordnen. Er wird verwendet, um häufige Muster in großen Datensätzen zu entdecken, insbesondere in der Assoziationsanalyse. Obwohl er in einigen maschinellen Lernverfahren verwendet werden kann, liegt sein Hauptanwendungsbereich im Data Mining.
Ähnliche Suchbegriffe für Data Quality:
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Data Driven Controlling
Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.99 € | Versand*: 0 € -
Data Flash Reinigungstuch
Kleinmann - Reinigungstuch
Preis: 11.75 € | Versand*: 0.00 € -
Data Flash Reinigungssatz
Data Flash - Reinigungssatz
Preis: 25.75 € | Versand*: 0.00 € -
Data Flash Bildschirmreinigungsflüssigkeit
Kleinmann - Bildschirmreinigungsflüssigkeit
Preis: 14.78 € | Versand*: 0.00 €
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Ist die Bezeichnung "high quality Mädchen" sexistisch?
Ja, die Bezeichnung "high quality Mädchen" kann als sexistisch angesehen werden, da sie Frauen auf ihr Aussehen und ihre Attraktivität reduziert und sie als Objekte betrachtet. Es ist wichtig, Menschen aufgrund ihrer Persönlichkeit, Fähigkeiten und Leistungen zu bewerten, anstatt sie auf ihr Geschlecht und ihr Aussehen zu reduzieren.
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Sind "data" und "data" beim USB-Kabel TX und RX?
Nein, "data" und "data" beziehen sich nicht auf die TX (Transmit) und RX (Receive) Pins beim USB-Kabel. Beim USB-Kabel gibt es vier Pins: VCC (Stromversorgung), GND (Masse), D+ (Datenleitung) und D- (Datenleitung). Die TX- und RX-Pins werden normalerweise bei seriellen Kommunikationsschnittstellen wie UART verwendet.
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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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Kann man mit Wirtschaftsinformatik Data Scientist oder Data Analyst werden?
Ja, mit einem Studium der Wirtschaftsinformatik kann man sowohl Data Scientist als auch Data Analyst werden. Wirtschaftsinformatik vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Informatik und Betriebswirtschaft, die für diese Berufe relevant sind. Zusätzliche Weiterbildungen oder Spezialisierungen in den Bereichen Data Science oder Data Analytics können jedoch von Vorteil sein.
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