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Jarmul, Katharine: Data Privacy in der Praxis
Data Privacy in der Praxis , Bewährte Praktiken zur Verbesserung von Privacy für Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht Das Buch zeigt, wie Sie dafür sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind Auf den europäischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet für Thoughtworks und ist Mitgründerin der PyLadies Die Anforderungen an den Datenschutz sind in Daten- und KI-Projekten heute so hoch wie nie. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschlüsselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschläge für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen. Das Buch beantwortet diese wichtigen Fragen: Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf meine Datenworkflows und Data-Science- Anwendungen aus? Was ist unter »anonymisierten Daten« zu verstehen und wie lassen sich Daten anonymisieren? Wie funktionieren Federated Learning und Federated Analysis? Homomorphe Verschlüsselung klingt großartig - doch ist sie auch anwendungsreif? Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die für mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierfür zur Verfügung? Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein geschützt und sicher sind? Wie kann ich mit den für Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen? , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.90 € | Versand*: 0 € -
Transcend DrivePro 230Q Data Privacy - Kamera für Armaturenbrett
Transcend DrivePro 230Q Data Privacy - Kamera für Armaturenbrett - 1080p / 30 BpS - Wi-Fi - G-Sensor
Preis: 92.50 € | Versand*: 0.00 € -
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 € -
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,
Preis: 63.90 € | Versand*: 0 €
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data?
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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 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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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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Härdtle, Werner: Biodiversität, Ökosystemfunktionen und Naturschutz
Biodiversität, Ökosystemfunktionen und Naturschutz , Der weltweite Verlust an biologischer Vielfalt, verursacht durch eine nicht nachhaltige Nutzung von Ökosystemen, birgt schwerwiegende gesamtgesellschaftliche Risiken, welche jenen des Klimawandels vergleichbar sind. Doch erst seit wenigen Jahren verstehen wir genauer, warum biologische Vielfalt eine Grundvoraussetzung für die Stabilität und das Funktionieren von Ökosystemen und damit auch für gesellschaftlichen Wohlstand ist. Das vorliegende Buch stellt in anschaulicher und allgemeinverständlicher Form das heute verfügbare Wissen über die "funktionelle Bedeutung" der globalen biologischen Vielfalt vor und erläutert anhand von faszinierenden und vielen wissenschaftlich neuen Beispielen, warum wir den Schutz der biologischen Vielfalt als dringende, gesamtgesellschaftliche Aufgabe begreifen müssen. Es erklärt, wie Pflanzen- und Tierarten miteinander zusammenleben und wie gerade ihre Wechselbeziehungen verschiedenste Ökosysteme - einem Uhrwerk vergleichbar - zum "funktionieren" bringen oder diese gar gegenüber Störungen oder globalen Veränderungen stabilisieren. Anhand gut verständlicher und fesselnder Fallbeispiele zeigt das Buch, wie Artenvielfalt und diverse Lebensgemeinschaften unabdingbar sind für intakte Ökosysteme, und dass wir eine ungestörte Artenvielfalt schon deshalb benötigen, weil ohne sie die von uns Menschen zum Überleben notwendigen Serviceleistungen der Ökosysteme gar nicht zustande kämen. Der Autor Werner Härdtle ist Professor für Ökologie, insbesondere Landschaftsökologie und Naturschutz am Institut für Ökologie der Leuphana Universität Lüneburg. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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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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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.
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