Das Buch verdeutlicht anhand einer explorativen Untersuchung von praktischen Groupware-Einsatzen deren vielfaltige Nutzungsmoglichkeiten, sowohl als substitutiv-rationalisierende als auch strategisch-innovative Technologie."

Die Bemuhungen um Strukturveranderungen im Gesundheitswesen vieler Lander zur Sicherung des Versorgungsauftrages bei gleichzeitiger Dampfung der Kostenexplosion erfordern eine optimale Gestaltung der informationellen Prozesse. Mit der Schaffung der kommunikativen Infrastruktur im Gesundheitswesen, mit der informationslogistischen Begleitung der arbeitsteiligen Prozesse in der medizinischen Versorgung und der daraus resultierenden Realisierung strukturubergreifend kooperierender Informationssysteme ergeben sich sehr hohe Anforderungen zur Gewahrleistung von Datensicherheit und Datenschutz in medizinischen Informationssystemen. Mit dem internationalen Workshop, Datenschutz in medizinischen Informationssyste- men", der am 13. und 14. Februar 1995 in Magdeburg stattgefunden hat, wurde das Ziel verfolgt, erstmals einen vorbehaltlosen Erfahrungs-, Argumentations-und Wissensaus- tausch zwischen AErzten, Juristen, Datenschutzern, Medizininformatikern und der Politik zu organisieren. Um dem ubiquitar auftretenden Problem von Datensicherheit und Datenschutz Rech- nung zu tragen, sollte der Tagungsband fiir breite Schichten der letztendlich betroffenen Bevoelkerung als Buch verfiigbar gemacht werden. Die Beitrage namhafter Vertreter der verschiedenen Disziplinen geben auch dem inter- essierten Laien die Moeglichkeit, die Sensibilitat und Differenziertheil der Datensicher- heitsproblernatik im Umfeld des Gesundheits-und Sozialwesens zu erfassen. Zur Unter- stutzung dieses Anliegens wurden die Texte einheitlich aufbereitet sowie die englischen Artikel ins Deutsche ubersetzt. Ausserdem wurde ein Sachwortverzeichnis erstellt. Auf- grund der lnterdisziplinaritat der Autoren sowie der Dynamik in der Technologie und noch unzureichender Standardisierung in der Terminologie des Gegenstandes waren dem Bestreben eh Homogenisierung der Darstellung jedoch Grenzen gesetzt.

Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - a ~Computer Visiona (TM). Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nAtigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus kA1/4nstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells fA1/4r Bildverstehen, anhand dessen verschiedene "Abstraktionsebenen" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden. Das Buch bietet auAerdem einen Aoeberblick A1/4ber gegenwArtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausfA1/4hrliche Bibliographie dieses Fachgebietes. Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor.

Build real-world time series forecasting systems which scale to millions of time series by applying modern machine learning and deep learning concepts Key Features Explore industry-tested machine learning techniques used to forecast millions of time series Get started with the revolutionary paradigm of global forecasting models Get to grips with new concepts by applying them to real-world datasets of energy forecasting Book DescriptionWe live in a serendipitous era where the explosion in the quantum of data collected and a renewed interest in data-driven techniques such as machine learning (ML), has changed the landscape of analytics, and with it, time series forecasting. This book, filled with industry-tested tips and tricks, takes you beyond commonly used classical statistical methods such as ARIMA and introduces to you the latest techniques from the world of ML. This is a comprehensive guide to analyzing, visualizing, and creating state-of-the-art forecasting systems, complete with common topics such as ML and deep learning (DL) as well as rarely touched-upon topics such as global forecasting models, cross-validation strategies, and forecast metrics. You'll begin by exploring the basics of data handling, data visualization, and classical statistical methods before moving on to ML and DL models for time series forecasting. This book takes you on a hands-on journey in which you'll develop state-of-the-art ML (linear regression to gradient-boosted trees) and DL (feed-forward neural networks, LSTMs, and transformers) models on a real-world dataset along with exploring practical topics such as interpretability. By the end of this book, you'll be able to build world-class time series forecasting systems and tackle problems in the real world. What you will learn Find out how to manipulate and visualize time series data like a pro Set strong baselines with popular models such as ARIMA Discover how time series forecasting can be cast as regression Engineer features for machine learning models for forecasting Explore the exciting world of ensembling and stacking models Get to grips with the global forecasting paradigm Understand and apply state-of-the-art DL models such as N-BEATS and Autoformer Explore multi-step forecasting and cross-validation strategies Who this book is forThe book is for data scientists, data analysts, machine learning engineers, and Python developers who want to build industry-ready time series models. Since the book explains most concepts from the ground up, basic proficiency in Python is all you need. Prior understanding of machine learning or forecasting will help speed up your learning. For experienced machine learning and forecasting practitioners, this book has a lot to offer in terms of advanced techniques and traversing the latest research frontiers in time series forecasting.

Dieses Buch gibt eine Einfiihrung in die Anwendung von Computer algebra-Programmen, die sich zu einem wirkungsvollen Hilfsmittel fUr die LOsung von mathematischen Aufgaben mit dem Computer entwickelt haben. Von den einzelnen Computeralgebra-Program men werden die Versionen behandelt, die fUr IBM-kompatible Personalcomputer (kurz als PC bezeichnet) unter DOS und WIN DOWS erstellt wurden. Falls man Programmversionen fUr andere Computertypen (z.B. APPLE, Workstations unter UNIX) benutzt, so lassen sich die bier gegebenen Grundlagen ebenfalls anwenden, da die Kommandostruktur der einzelnen Programme nicht yom ver wendeten Computertyp abhangt. 1m Unterscbied zu der zahlreich vorhandenen Literatur tiber Com puteralgebra, in der nur einzelne Computeralgebra-Programme vor gestellt bzw. theoretische Grundlagen behandelt werden, stehen im vorliegenden Buch die Anwendungen im Vordergrund, d.h., wie kann ein konkretes mathematisches Problem mittels eines der weit verbreiteten Computer algebra-Programme DERIVE, MAPLE und MA1HEMATICA gelost werden. Weiterhin wird auf das in den Ingenieurwissenschaften haufig genutzte Mathematikprogramm MA1HCAD eingegangen, in das eine Minimalversion des Programm systems MAPLE integriert ist. Dabei werden Moglichkeiten und Grenzen dieser Programme an einer Reihe von Beispielen aufgezeigt. Die gegebenen Beispiele k6nnen zugleich zu ersten Dbungen mit einem vorhandenen Pro gramm dienen."

REDUCE ist ein Kompaktkurs }ber die Anwendung dieses Computer-Algebra-Systems. REDUCE ist an den deutschen Universt{ten weit verbreitet und dient zum symbolischen Rechnen mit dem Computer, wie es fr}her nur mit Papier und Bleistift unter Zuhilfenahme eines Handbuchs der Mathematik m-glich war. Studenten der Informatik, Mathematik, Physik, Chemie, der Ingenieurwissenschaften u.a. erhalten hier das grundlegende R}stzeug, das ihnen sp{ter auch das Arbeiten mit anderen Computer-Algebra-Systemen erleichtern wird. Auch Wissenschaftlern, die bisher noch nicht symbolisch gerechnet haben, kann dieses Buch uneingeschr{nkt empfohlen werden.

Das Werk soll einem Anwender mit DOS-Erfahrung einen schnellen Einstieg in die fur das Arbeiten mit UNIX notwendigen Kommandos ermoeglichen. Behandelt werden daher UNIX-Befehle mit Anwenderrelevanz und deren wichtigste Optionen unter Bezugnahme auf bekannte DOS-Konzepte und Kommandos. Die Vorstellung der UNIX-Befehle ist in drei Teile gegliedert: Im ersten Abschnitt werden nur die schon aus DOS bekannten Betriebssystemfunktionen behandelt. Der zweite Teil ist den daruber hinausgehenden Moeglichkeiten von UNIX wie der Prozessverwaltung, den Sicherheitskonzepten, der Kommunikation und dem Arbeiten in Netzwerken gewidmet. Im dritten Teil kann sich der Leser uber weitere Moeglichkeiten von UNIX wie die Shell-Programmierung oder uber die Programmierung mit awk informieren. Durch Aufbauen auf DOS-Kenntnisse und Verweis auf aquivalente Kommandos ist es moeglich, das Werk auf weniger als 250 Seiten zu beschranken, wahrend andere UNIX-Einfuhrungen den doppelten bis dreifachen Umfang haben. Die Prasentation der Kommandos erfolgt anhand von aufeinander aufbauenden Beispielen und UEbungsbloecken, die vom Leser am Rechner ausprobiert werden sollten. Die dabei verwendete UNIX-Version ist AT & T-System V Version 4.0. Die Beispiele wurden allerdings auch unter anderen UNIX-Derivaten ausprobiert und sollten mit geringen Modifikationen auch unter diesen Systemen funktionieren. Wo den Autoren wesentliche Unterschiede auffielen, ist dies vermerkt.

This sixth volume of the Crystallographic Computing series explores the application of windowing techniques and object-oriented programming to crystallography. Featuring presentations given at the renowned Vesprem School on Crystallographic Computing, the book covers a wide range of subjects regarding the state of crystallographic software, such as recent advances in powder diffraction techniques, structure and solution, and refinement. The tricky problem of dealing with disorder in the interpretation of diffraction data is given clear coverage. In addition, introductory sections explaining new features in program systems are included, and, in an age of ever-increasing quantities of data, the rationale behind the standardization and portability of crystallographic data through the use of CIF files is cogently defined. The book will appeal to crystallography teachers, students, and researchers interested in the latest computer applications in their field.

Get a step ahead of your competitors with insights from over 30 Kaggle Masters and Grandmasters. Discover tips, tricks, and best practices for competing effectively on Kaggle and becoming a better data scientist. Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format. Key Features Learn how Kaggle works and how to make the most of competitions from over 30 expert Kagglers Sharpen your modeling skills with ensembling, feature engineering, adversarial validation and AutoML A concise collection of smart data handling techniques for modeling and parameter tuning Book DescriptionMillions of data enthusiasts from around the world compete on Kaggle, the most famous data science competition platform of them all. Participating in Kaggle competitions is a surefire way to improve your data analysis skills, network with an amazing community of data scientists, and gain valuable experience to help grow your career. The first book of its kind, The Kaggle Book assembles in one place the techniques and skills you'll need for success in competitions, data science projects, and beyond. Two Kaggle Grandmasters walk you through modeling strategies you won't easily find elsewhere, and the knowledge they've accumulated along the way. As well as Kaggle-specific tips, you'll learn more general techniques for approaching tasks based on image, tabular, textual data, and reinforcement learning. You'll design better validation schemes and work more comfortably with different evaluation metrics. Whether you want to climb the ranks of Kaggle, build some more data science skills, or improve the accuracy of your existing models, this book is for you. Plus, join our Discord Community to learn along with more than 1,000 members and meet like-minded people! What you will learn Get acquainted with Kaggle as a competition platform Make the most of Kaggle Notebooks, Datasets, and Discussion forums Create a portfolio of projects and ideas to get further in your career Design k-fold and probabilistic validation schemes Get to grips with common and never-before-seen evaluation metrics Understand binary and multi-class classification and object detection Approach NLP and time series tasks more effectively Handle simulation and optimization competitions on Kaggle Who this book is forThis book is suitable for anyone new to Kaggle, veteran users, and anyone in between. Data analysts/scientists who are trying to do better in Kaggle competitions and secure jobs with tech giants will find this book useful. A basic understanding of machine learning concepts will help you make the most of this book.

Save time analyzing volumes of data using best practices to extract, model, and create insights from your data Key Features Master best practices in data modeling with Tableau Prep Builder and Tableau Desktop Apply Tableau Server and Cloud to create and extend data models Build organizational data models based on data and content governance best practices Book DescriptionTableau is unlike most other BI platforms that have a single data modeling tool and enterprise data model (for example, LookML from Google's Looker). That doesn't mean Tableau doesn't have enterprise data governance; it is both robust and very flexible. This book will help you build a data-driven organization with the proper use of Tableau governance models. Data Modeling with Tableau is an extensive guide, complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples, and hands-on exercises. As you progress through the chapters, you will learn the role that Tableau Prep Builder and Tableau Desktop each play in data modeling. You'll also explore the components of Tableau Server and Cloud that make data modeling more robust, secure, and performant. Moreover, by extending data models for Ask and Explain Data, you'll gain the knowledge required to extend analytics to more people in their organizations, leading to better data-driven decisions. Finally, this book will get into the entire Tableau stack and get the techniques required to build the right level of governance into Tableau data models for the right use cases. By the end of this Tableau book, you'll have a firm understanding of how to leverage data modeling in Tableau to benefit your organization. What you will learn Showcase Tableau published data sources and embedded connections Apply Ask Data in data cataloging and natural language query Exhibit features of Tableau Prep Builder with hands-on exercises Model data with Tableau Desktop through examples Formulate a governed data strategy using Tableau Server and Cloud Optimize data models for Ask and Explain Data Who this book is forThis book is for data analysts and business analysts who are looking to expand their data skills, offering a broad foundation to build better data models in Tableau for easier analysis and better query performance. It will also benefit individuals responsible for making trusted and secure data available to their organization through Tableau, such as data stewards and others who work to take enterprise data and make it more accessible to business analysts.

Smallkit ermoeglicht es Studenten oder wenig erfahrenen Programmierern, Anwendungsprogramme mit professionellem Look and Feel in wenigen Wochen (inkl. Einarbeitungszeit) zu erstellen. Es wurde bisher in mehreren Programmier- praktika fur Wirtschaftsinformatiker sowie in Diplomarbeiten eingesetzt. Die erzielten Resultate bestatigen, dass der Einsatz von Application Frameworks mit in akzeptabler Zeit meisterbarer Komplexitat in der Ausbildung ausserst motivierend und stark qualitatsverbessernd wirkt. Die Studierenden sind dadurch in der Lage, in einem Semester einfache Anwendungsprogramme wie Graphikeditoren, Buchhaltungsprogramme, etc. zu entwickeln. Dies ist ohne den Einsatz von vorgefertigten Bausteinen unmoeglich und bietet ausserdem die Moeglichkeit, in professionelle Fertigungstechnik, namlich der Systementwicklung mit Einbezug von Halbfabrikaten, einzufuhren. Literatur [Apple89] Apple Computer; MacApp 2.0; Product Documentation; 1989 [Digitalk88] Digitalk Inc; SmalitalkIV Mac, Tutorial and Programming Handbook; Product Documentation; 1988 [NeXT89] NeXT Inc; System Reference Manual: Concepts (Preliminary 1.0); Product Documentation; 1989 [ParcPlace90] ParcPlace Systems; Objectworks lor Smalltalk-80 Re1.4; Product Documentation; 1990 [Weinand89] Weinand A, Gamma E, Marty R; Design and Implement?tion 01 ET ++, a Seamless Object- Oriented Application Framework; Structured Programming, Vol 10, No 2; Springer; 1989 Weitere Publikationen uber Smallkit: Stritzinger A., Architecture and Dynamics of Smallkit: : 'In Easy-To-Leam Application Framework. Proceedings 01 the TOOLS Pacilic 1990 Conlerence, Sydney, Australia Stritzinger A., Smallkit - A Slim Application Framework. Joumal 01 Object-Oriented Programming, Vol. 4, No.

Die gegenwartig vorherrschende Rechnerunterstutzung in den technischen An wendungen der verschiedenen Ingenieurdisziplinen ist bislang weitgehend durch isolierte Systemlosungen gepragt, so dass die datenseitige Verknupfung zwischen den CAD-Systemkomponenten (Computer Aided Design, CAD) meist nur uber standardisierte Austauschformate moglich ist. Um in diesen ingenieurwissen schaftlich gepragten Anwendungsbereichen eine moglichst ganzheitliche Model Iierung der relevanten Objekte und ein hoheres Mass an Datenintegration zu errei chen, ist der Einsatz von Datenbanktechnologien unumganglich. Eine zentrale Herausforderung der gegenwartigen Datenbankforschung und -entwicklung be steht daher in der Erarbeitung und der Nutzbarmachung von Datenbankkonzepten fur den ingenieurwissenschaftlichen Anwendungsbereich. Dieses Buch leistet hierzu einen Beitrag, in dem es die Anforderungen auf Daten bankseite, aber auch auf der Seite der ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen aufzeigt, die zu erfullen sind, um die gewunschte Durchgangigkeit bzgl. der Rech nerunterstutzung zu erzielen. Der Leser gewinnt fundierte Einblicke in den gesam ten Problembereich sowie in den Aufbau durchgangiger Ingenieursysteme und lernt die wesentlichen Konzepte und Ideen eines datenorientierten Integrationsansatzes fur technische Entwurfsanwendungen kennen. Der Aufbau des Buches ist an den zentralen Merkmalen des zugrundeliegenden Integrationsansatzes ausgerichtet: Angepasste Datenbankteclmologie - geeignete Datenverarbeitungsmodelle Die wesentlichen Problembereiche beim Einsatz konventioneller Datenbank technologie in Ingenieuranwendungen liegen bei der Modellierung der meist komplex-strukturierten technischen Objekte, deren adaquaten und effizienten Verarbeitung, der zunehmend verteilten Ablaufumgebung sowie bei den wach senden Anforderungen im Bereich der Ablaufsteuerung und -kontrolle. Ausge hend von einer Analyse der Modellierungs- und insbesondere der Verarbei tungsproblematik wird ein Verarbeitungsmodell fur eine arbeitsplatzorientier te Ablaufumgebung vorgestellt."

Das vorliegende Buch ist aus zehnjahriger U nterrichtserfahrung des Autors am Neu-Technikum Buchs und an der ETH Zurich entstanden. Uberall urn uns herum finden wir Computer, welche als wunderbare neue Instrumente die Moglichkeiten der Technik entscheidend erwei- tern. Das Umgehen mit Computern gehort zur Allgemeinbildung. Man fuhrt Programmierkurse nicht nur in den Schulen, sondern auch in der Erwachsenenbildung und mittels speziellen Impulsprogrammen durch. Dieses Buch ist keine Einfuhrung in die Programmierung, sondern setzt voraus, dass der Leser bereits eine Programmiersprache kennt und schon Programme geschrieben hat. Ziel dieses Buches ist es, den Computer als faszinierendes neues Instrument im Mathematikunter- richt in hoheren Schulen (Mittelschulen, Ingenieurschulen und Einfuh- rungsvorlesungen an Universitaten) einzusetzen, und damit Aufgaben zu losen, die man vor dem Computerzeitalter nicht angepackt hatte. Vieles, was fruher fur die mathematische Allgemeinbildung uner- lasslich schien, kann heute weggelassen werden, z. B. muss man bei der Integration nicht mehr soviele Kunstgriffe lernen, urn moglichst viele Integrale analytisch losen zu konnen, oder bei den Differentialgleichun- gen ist es auch nicht mehr notig, jeden noch analytisch losbaren Typ zu kennen. Viel wichtiger ist zu lernen, wie man eine Differentialgleichung auf ein System erster Ordnung zuruckfiihrt. Nach wie vor sind aber fundament ale Kenntnisse in Analysis und linearer Algebra unerlasslich. Diese werden hier oft benuzt und es ist zu hoffen, dass die Matrizen- rechnung bald, wie vor ca. 40 Jahren die Differentialrechnung, in die Mittelschule einziehen wird.

Diese Arbeit beschreibt den auf den ersten Blick ungewoehnlichen Ansatz der Konzeption einer regelbasierten Expertensystemshell, die ausschliesslich im APL2 implementiert ist. Die beschriebene Expertensystemshell unterscheidet sich von den im KI-Bereich vorherrschenden und zumeist in Lisp oder Prolog implementierten Systemen in mehrfacher Hinsicht: - Die Shell erlaubt eine im Gegensatz zu Lisp und Pro log sehr einfache Einbindung effizienter numerischer Algorithmen, indem auf die Funktionalitat von APL2 zuruckgegriffen wird. - Regelwerke werden mit Hilfe eines UEbersetzers in APL2-Funktionen und Kontrollstrukturen ubersetzt, die mit Hilfe eines vorwartsschliessenden Inferenz interpreter exekutiert werden. Neben dem vollstandigen APL2-Quellkode, der als Vorlage fur eigene Entwicklungen verwendet werden kann, enthalt das Buch auch eine knappe Einfuhrung in Expertensysteme sowie einige exemplarische Regelwerke zur Variablenselektion in Regressionsmodellen und zur Evaluation von Kreditantragen. Im Anhang werden die wichtigsten APL2-Primitiven, Idiome und Fehlerbehandlungstechniken fur den nicht mit APL2 vertrauten Leser dargestellt. Dieses Buch wendet sich insbesondere an Softwareentwickler, die numerische und statistische Algorithmen, wie sie etwa zur Prognose, Planung und zur Optimierung eingesetzt werden, in Expertensysteme integrieren moechten.

Dieses Lehrbuch liefert eine Einf}hrung in die Kommunika- tionsm-glichkeiteninnerhalb von homogenen und heterogenen Rechnernetzen, vor allem im betrieblichen Bereich. Neben den Grundlagen der g{ngigsten "Personal Computer"-Betriebs- systeme DOS, OS/2 und Unix und deren korrespondierenden Benutzeroberfl{chen Windows, Presentation Manager und X-Window wird auf die M-glichkeiten und Grenzen der Kommu- nikation zwischen diesen Systemen eingegangen. Die zur Be- schreibung herangezogenen Netzwerkbetriebssysteme TCP/IP, Novell NetWare und der MS-LAN-Manager stellen den derzei- tigen "Quasi Standard" dar und dienen der besseren Konkre- tisierung der f}r die Kommunikation n-tigen Netzanwendungen und -dienste.

Das vorliegende Buch behandelt den Themenkomplex der entwicklungsbegleitenden (konstruktionsbegleitenden) Vorkalkulation. Der Autor stellt erstmals die technische und die betriebswirtschaftliche Sichtweise einander gegenuber und erarbeitet die datentechnische und funktionale Integrationsmoeglichkeit der beiden Bereiche. Ausgehend von den technischen und den betriebswirtschaftlichen Grundlagen werden zunachst die Integrationsanforderungen zwischen den Bereichen ermittelt und sodann ein Datenmodell fur die entwicklungsbegleitende Vorkalkulation formuliert. Ein programmierter Prototyp zeigt die Funktionsfahigkeit des Modells. Hierbei wird deutlich, dass gerade die betriebswirtschaftlichen Verfahren eine wichtige Basis fur die entwicklungsbegleitende Kalkulation bilden und dass die in diesem Themenbereich erforderliche Zusammenarbeit zwischen Technik und Betriebswirtschaft bislang vernachlassigt wurde. So ist es das Ziel des Buches, die innerhalb des Themenkomplexes bisher unberucksichtigten Belange der Betriebswirtschaft aufzuzeigen und einen Loesungsansatz zu formulieren. Der Leser erhalt einen umfassenden Einblick in die Problemstellung der Vorkalkulation wahrend der Entwicklung/Konstruktion eines Produktes.

Bei der Entwicklung komplexer Automatisierungssysteme sind immer umfangreichere Aufgaben von einer steigenden Anzahl miteinander kommunizierender Rechner zu losen. Dazu bedarf es der Verwendung einer adaquaten Entwicklungsumgebung. Dieses Buch beschreibt die Ergebnisse des Verbundprojekts PROSYT, in dem unter Beteiligung von 18 Partnern aus Industrie und Wissenschaft eine Systementwicklungsumgebung zur Realisierung verteilbarer Realzeitsysteme entstand. Verschiedene (Software-)Werkzeuge unterschiedlicher Hersteller wurden syntaktisch und semantisch in Werkzeuglinien integriert, um den gesamten Systemlebenszyklus vom Requirement-Engineering bis zur Wartung mit einem integrierten System abzudecken. Das Entwicklungssystem PROSYT besteht aus einem offenen Rahmensystem, in das die Werkzeuge horizontal und vertikal integriert wurden. Das Rahmensystem enthalt ein Dialogsystem (PRODIA), ein Nonstandard Datenbanksystem (PRODAT) und eine wissensbasierte Recherchenkomponente (Projekt-Advisor). Drei integrierte Werkzeuglinien (SARS-IGS-VICO-PEARL, EPOS-PRODOS-CAT-PRISE/PDAS und PASQUALE-PRODOS), die den gesamten Systemzyklus abdecken, zeigen die Nutzlichkeit und Angemessenheit der Konzepte der Basissysteme sowie die Realisierbarkeit der Integration mit vertretbarem Aufwand von Werkzeugen unterschiedlicher Firmen. Das Buch wendet sich an Anwender von Softwarewerkzeugen, Entwickler von integrierten Werkzeugsystemen und von Rahmensystemen und potentielle Anwender wissensbasierter Methoden bei der Projektabwicklung."

Accelerate your journey to smarter decision making by mastering the fundamentals of data literacy and developing the mindset to work confidently with data Key Features Get a solid grasp of data literacy fundamentals to support your next steps in your career Learn how to work with data and extract meaningful insights to take the right actions Apply your knowledge to real-world business intelligence projects Book DescriptionData is more than a mere commodity in our digital world. It is the ebb and flow of our modern existence. Individuals, teams, and enterprises working with data can unlock a new realm of possibilities. And the resultant agility, growth, and inevitable success have one origin-data literacy. This comprehensive guide is written by two data literacy pioneers, each with a thorough footprint within the data and analytics commercial world and lectures at top universities in the US and the Netherlands. Complete with best practices, practical models, and real-world examples, Data Literacy in Practice will help you start making your data work for you by building your understanding of data literacy basics and accelerating your journey to independently uncovering insights. You'll learn the four-pillar model that underpins all data and analytics and explore concepts such as measuring data quality, setting up a pragmatic data management environment, choosing the right graphs for your readers, and questioning your insights. By the end of the book, you'll be equipped with a combination of skills and mindset as well as with tools and frameworks that will allow you to find insights and meaning within your data for data-informed decision making. What you will learn Start your data literacy journey with simple and actionable steps Apply the four-pillar model for organizations to transform data into insights Discover which skills you need to work confidently with data Visualize data and create compelling visual data stories Measure, improve, and leverage your data to meet organizational goals Master the process of drawing insights, ask critical questions and action your insights Discover the right steps to take when you analyze insights Who this book is forThis book is for data analysts, data professionals, and data teams starting or wanting to accelerate their data literacy journey. If you're looking to develop the skills and mindset you need to work independently with data, as well as a solid knowledge base of the tools and frameworks, you'll find this book useful.

Leben in dem Bereich verbringen, uber den sie schreiben. Die konzen- triert und knapp gehaltenen Kapitel sind dazu bestimmt, dem Leser zu helfen, die darin enthaltenen Hinweise direkt auf seine Umgebung an- zuwenden. AUERBACH hat seit mehr als 25 Jahren die Informationsbedurfnisse der Computerfachleute zufriedenstellend beantwortet und weiss, wie ihnen geholfen werden kann, ihre Effektivitat zu steigern und ihre Karriere voranzutreiben. Das AUE RBACH-Managementwissen der Datenverarbeitung ist auf diesem Gebiet nur eines von vielen Angeboten des Herausgebers. James Hannan Stellvertretender Vizeprasident AUERBACH VII Inhaltsverzeichnis Einfuhrung IX Kapitell: Definition von DV-Revisionszielen von William A. Emory, Jr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kapitel 2: Aufgaben der DV-Revision von lan Gilhooley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 . . . . . Kapitel 3: Das Schreiben von DV-Prufungsberichten von William E. Perry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 . . . . Kapitel 4: Prufungsgebiet DV -Standards von Ben G. Matley & David W. Syfritt 67 Kapitel 5: Checkliste fur Systementwicklung und Betrieb von Jack B. Mullen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 . . . . . Kapitel 6: Kosten und Nutzen bei Anwendungsprojekten von Bryan Wilkinson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 Kapitel 7: Prufu ng von Anwendungssoftware von Michael I. Sobol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 Kapitel 8: Prufung eines Betriebssystems von Robert J. Coyle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ., 157 Kapitel 9: Einsatz und Kontrolle von Dienstprogrammen von Michael I. Sobol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 Kapitell 0: Prufung von JCL-Standards von Steven F. Blanding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ., 181 Kapitel 11: Prufung von Minicomputer-Systemen von Thomas H. Fitzgerald . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 Kapitel 12: Kosten-/Nutzenuntersuchung bei Hardwareprojekten von Bryan Wilkinson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 Sachwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 IX Einfuhrung In weniger als zwanzig Jahren hat der Computer die Aufbau- und Ablauforganisation der meisten Unternehmen grundlegend verandert.

Take your first steps to becoming a fully qualified data analyst by learning how to explore complex datasets Key Features Master each concept through practical exercises and activities Discover various statistical techniques to analyze your data Implement everything you've learned on a real-world case study to uncover valuable insights Book DescriptionEvery day, businesses operate around the clock, and a huge amount of data is generated at a rapid pace. This book helps you analyze this data and identify key patterns and behaviors that can help you and your business understand your customers at a deep, fundamental level. SQL for Data Analytics, Third Edition is a great way to get started with data analysis, showing how to effectively sort and process information from raw data, even without any prior experience. You will begin by learning how to form hypotheses and generate descriptive statistics that can provide key insights into your existing data. As you progress, you will learn how to write SQL queries to aggregate, calculate, and combine SQL data from sources outside of your current dataset. You will also discover how to work with advanced data types, like JSON. By exploring advanced techniques, such as geospatial analysis and text analysis, you will be able to understand your business at a deeper level. Finally, the book lets you in on the secret to getting information faster and more effectively by using advanced techniques like profiling and automation. By the end of this book, you will be proficient in the efficient application of SQL techniques in everyday business scenarios and looking at data with the critical eye of analytics professional. What you will learn Use SQL to clean, prepare, and combine different datasets Aggregate basic statistics using GROUP BY clauses Perform advanced statistical calculations using a WINDOW function Import data into a database to combine with other tables Export SQL query results into various sources Analyze special data types in SQL, including geospatial, date/time, and JSON data Optimize queries and automate tasks Think about data problems and find answers using SQL Who this book is forIf you're a database engineer looking to transition into analytics or a backend engineer who wants to develop a deeper understanding of production data and gain practical SQL knowledge, you will find this book useful. This book is also ideal for data scientists or business analysts who want to improve their data analytics skills using SQL. Basic familiarity with SQL (such as basic SELECT, WHERE, and GROUP BY clauses) as well as a good understanding of linear algebra, statistics, and PostgreSQL 14 are necessary to make the most of this SQL data analytics book.

Elementary Statistics: A Guide to Data Analysis Using R provides students with an introduction to both the field of statistics and R, one of the most widely used languages for statistical computing, analysis, and graphing in a variety of fields, including the sciences, finance, banking, health care, e-commerce, and marketing. Part I provides an overview of both statistics and R. Part II focuses on descriptive statistics and probability. In Part III, students learn about discrete and continuous probability distributions with chapters addressing probability distributions, binominal probability distributions, and normal probability distributions. Part IV speaks to statistical inference with content covering confidence intervals, hypothesis testing, chi-square tests and F-distributions. The final part explores additional statistical inference and assumptions, including correlation, regression, and nonparametric statistics. Helpful appendices provide students with an index of terminology, an index of applications, a glossary of symbols, and a guide to the most common R commands. Elementary Statistics is an ideal resource for introductory courses in undergraduate statistics, graduate statistics, and data analysis across the disciplines.

- 88 - 4. 4. 6 Abrufen von Statistik-Informationen (SUMMARY) 4. 4. 6. 1 Einfache Statistiken Wir setzen voraus, dass die Variablen VARoo1, VARo07, VARo1o und VARo14 aus unserer Untersuchung im SPSSx-file enthalten sind, und wir beziehen uns stets auf das folgen- de Syntax-Gerust des REPORT=Kommandos: REPORT VARIABLES = VARoo7, VARolo, VARo14 / BREAK = VARoo1 / SUMMARY = summary-angabe-1 [! SUMMARY = summary-angabe-2J . . . d. h. wir vereinbaren VARo07, VARo1o und VARo14 als Kolumnen- und VARoo1 als Break- Variable. Welche Statistik-Informationen in -den einzelnen Kolumnen des Reports als Summary-Ausgaben gedruckt werden sollen, muss man im Subkommando SUMMARY in der folgenden Form - wir beschranken uns zunachst auf den einfachsten Fall - als sog. Summary-Angabe festlegen: ]) I SUMMARY = statistik ( kolumnen-variable1 [kolumnen-variable2] . . . ) Dabei darf man fur den Platzhalter "statistik" eines der Schlusselwoerter aus der folgenden Tabelle einsetzen: Schlusselwort fur Report abgerufene Statistik-Informationen ---- VALIDN Anzahl der gultigen Gases VARIANGE Varianz SUM Summe MEAN arithmetisches Mittel STDEV Standardabweichung MIN minimaler Wert MAX maximaler Wert SKEWNESS Schiefe KURTOSIS Woelbung PGGT(n) Prozentsatz der Gases, deren Werte groesser als n sind PGlT(n) Prozentsatz der Gases, deren Werte kleiner als n sind PGIN(n, n ) Prozentsatz der Gases, deren Werte nicht groesser als n und 1 2 2 nicht.