Titlebook: Big Data; Grundlagen, Systeme Daniel Fasel,Andreas Meier Book 2016 Springer Fachmedien Wiesbaden 2016 Key or Value Column and Document Sto

MEAN

Book 2016base) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen..

Hemiplegia

Dmitri Artemov,Zaver M. Bhujwallage Berufsbild des Data Scientists. Danach analysieren wir drei typische Use Cases und zeigen auf, wie Data Science zur praktischen Anwendung kommt. Im letzten Teil des Kapitels berichten wir über unsere Erfahrungen aus dem schweizweit ersten Diploma of Advanced Studies (DAS) in Data Science, das an der ZHAW im Herbst 2014 erstmals gestartet ist.

WATER

John T. Kemshead,Alan R. Hipkissen einer digitalen Transformation ein, die bei der Umsetzung eines Proof-of-Concepts gemacht wurden. Dabei wird auf die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Management, IT, Analytics und den Fachbereichen wie Marketing und Vertrieb eingegangen, die über die verschiedenen Phasen des Projektes hinweg miteinander interagierten.

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https://doi.org/10.1385/0896032078an seine Grenzen. Big Data-Technologien versprechen, den neuen Anforderungen gerecht zu werden und bieten vielversprechende Ansätze, um das althergebrachte Data Warehouse-Konzept zu erweitern und zu modernisieren.

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Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Coan seine Grenzen. Big Data-Technologien versprechen, den neuen Anforderungen gerecht zu werden und bieten vielversprechende Ansätze, um das althergebrachte Data Warehouse-Konzept zu erweitern und zu modernisieren.

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