Die Datenwissenschaften beschäftigen sich mit der Analyse großer, komplexer Datenmengen und erregen damit im Kontext der Digitalisierung hohe mediale und politische Aufmerksamkeit. Philippe Saner untersucht die Entstehung dieses transversalen Wissensfeldes um Big Data mit einem feldtheoretischen Zugang. Er legt dar, dass es sich um ein feldübergreifendes Netzwerk von Expertisen handelt, das durch unterschiedliche Interessen, Strategien und Machtverhältnisse strukturiert ist. Die Datenwissenschaften eröffnen so einen durchlässigen Raum, der für Akteur*innen aus etablierten Feldern wie Wissenschaft, Wirtschaft, Hochschulbildung und Politik lukrative Möglichkeiten eröffnet.
Aktualisiert: 2023-06-09
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Aktualisiert: 2023-06-09
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Aktualisiert: 2023-06-02
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Aktualisiert: 2023-06-02
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Aktualisiert: 2023-05-12
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Aktualisiert: 2023-05-12
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Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Aktualisiert: 2023-04-28
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Aktualisiert: 2023-04-28
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In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-04-15
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