Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
https://doi.org/10.21256/zhaw-3759| Publikationstyp: | Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift |
| Art der Begutachtung: | Peer review (Publikation) |
| Titel: | Data Science für Lehre, Forschung und Praxis |
| Autor/-in: | Stockinger, Kurt Stadelmann, Thilo |
| DOI: | 10.21256/zhaw-3759 10.1365/s40702-014-0040-1 |
| Erschienen in: | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik |
| Band(Heft): | 51 |
| Heft: | 4 |
| Seite(n): | 469 |
| Seiten bis: | 479 |
| Erscheinungsdatum: | Aug-2014 |
| Verlag / Hrsg. Institution: | Springer |
| Verlag / Hrsg. Institution: | Wiesbaden |
| ISSN: | 1436-3011 2198-2775 |
| Sprache: | Deutsch |
| Schlagwörter: | Datenmanagement; Data Warehousing; Datenanalyse |
| Fachgebiet (DDC): | 005: Computerprogrammierung, Programme und Daten |
| Zusammenfassung: | Data Science ist in aller Munde. Nicht nur wird an Konferenzen zu Big Data, Cloud Computing oder Data Warehousing darüber gesprochen: Glaubt man dem McKinsey Global Institute, so wird es alleine in den USA in den nächsten Jahren eine Lücke von bis zu 190.000 Data Scientists geben. In diesem Kapitel beleuchten wir daher zunächst die Hintergründe des Begriffs Data Science. Dann präsentieren wir typische Anwendungsfälle und Lösungsstrategien auch aus dem Big Data Umfeld. Schließlich zeigen wir am Beispiel des Diploma of Advanced Studies in Data Science der ZHAW Möglichkeiten auf, selber aktiv zu werden. |
| Weitere Angaben: | Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch) |
| URI: | https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/7083 |
| Volltext Version: | Publizierte Version |
| Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): | Lizenz gemäss Verlagsvertrag |
| Gesperrt bis: | 2019-08-01 |
| Departement: | School of Engineering |
| Organisationseinheit: | Institut für Informatik (InIT) |
| Enthalten in den Sammlungen: | Publikationen School of Engineering |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Stockinger-Stadelmann2014_Article_DataScienceFürLehreForschungUn.pdf | 704.57 kB | Adobe PDF |  Öffnen/Anzeigen |
Zur Langanzeige
Stockinger, K., & Stadelmann, T. (2014). Data Science für Lehre, Forschung und Praxis. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 51(4), 469–479. https://doi.org/10.21256/zhaw-3759
Stockinger, K. and Stadelmann, T. (2014) ‘Data Science für Lehre, Forschung und Praxis’, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 51(4), pp. 469–479. Available at: https://doi.org/10.21256/zhaw-3759.
K. Stockinger and T. Stadelmann, “Data Science für Lehre, Forschung und Praxis,” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 51, no. 4, pp. 469–479, Aug. 2014, doi: 10.21256/zhaw-3759.
STOCKINGER, Kurt und Thilo STADELMANN, 2014. Data Science für Lehre, Forschung und Praxis. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. August 2014. Bd. 51, Nr. 4, S. 469–479. DOI 10.21256/zhaw-3759
Stockinger, Kurt, and Thilo Stadelmann. 2014. “Data Science für Lehre, Forschung und Praxis.” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 51 (4): 469–79. https://doi.org/10.21256/zhaw-3759.
Stockinger, Kurt, and Thilo Stadelmann. “Data Science für Lehre, Forschung und Praxis.” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 51, no. 4, Aug. 2014, pp. 469–79, https://doi.org/10.21256/zhaw-3759.
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.