Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-06-26
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Aktualisiert: 2023-06-24
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Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Produktdatenverwaltungssysteme entstanden, um CAD Daten in größeren Unternehmen und deren Kollaborationsumgebung geordnet abzulegen und für die weitere Verwendung zu kennzeichnen. In der Folge wurden die initial geschaffenen Datenbanken um immer weitere Elemente wie Workflow Managementsysteme, das Anforderungs- oder das Projektmanagement erweitert. Der Kern der Applikationen wurde jedoch lediglich in Ansätzen neu konzipiert. Gleichzeitig bieten in der Zwischenzeit verfügbare IT-Methoden des Maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung Potentiale, um konventionelle Datenverwaltungssysteme neu zu gestalten.
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die grundlegenden Bedarfe und Aufgaben innerhalb des PDM Systems durch Maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung zu automatisieren. Die Autorin bettet diese exemplarisch angewendeten Technologien in ein Gesamtkonzept ein. Die Arbeit fokussiert die Erfassung der Daten aus Sicht von Entwicklungsingenieuren. Damit leistet das neue PDM Konzept einen Beitrag, um die Datenqualität und damit in der Folge die Akzeptanz und Nutzung von PDM Werkzeugen zu verbessern.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Produktdatenverwaltungssysteme entstanden, um CAD Daten in größeren Unternehmen und deren Kollaborationsumgebung geordnet abzulegen und für die weitere Verwendung zu kennzeichnen. In der Folge wurden die initial geschaffenen Datenbanken um immer weitere Elemente wie Workflow Managementsysteme, das Anforderungs- oder das Projektmanagement erweitert. Der Kern der Applikationen wurde jedoch lediglich in Ansätzen neu konzipiert. Gleichzeitig bieten in der Zwischenzeit verfügbare IT-Methoden des Maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung Potentiale, um konventionelle Datenverwaltungssysteme neu zu gestalten.
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die grundlegenden Bedarfe und Aufgaben innerhalb des PDM Systems durch Maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung zu automatisieren. Die Autorin bettet diese exemplarisch angewendeten Technologien in ein Gesamtkonzept ein. Die Arbeit fokussiert die Erfassung der Daten aus Sicht von Entwicklungsingenieuren. Damit leistet das neue PDM Konzept einen Beitrag, um die Datenqualität und damit in der Folge die Akzeptanz und Nutzung von PDM Werkzeugen zu verbessern.
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Produktdatenverwaltungssysteme entstanden, um CAD Daten in größeren Unternehmen und deren Kollaborationsumgebung geordnet abzulegen und für die weitere Verwendung zu kennzeichnen. In der Folge wurden die initial geschaffenen Datenbanken um immer weitere Elemente wie Workflow Managementsysteme, das Anforderungs- oder das Projektmanagement erweitert. Der Kern der Applikationen wurde jedoch lediglich in Ansätzen neu konzipiert. Gleichzeitig bieten in der Zwischenzeit verfügbare IT-Methoden des Maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung Potentiale, um konventionelle Datenverwaltungssysteme neu zu gestalten.
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die grundlegenden Bedarfe und Aufgaben innerhalb des PDM Systems durch Maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung zu automatisieren. Die Autorin bettet diese exemplarisch angewendeten Technologien in ein Gesamtkonzept ein. Die Arbeit fokussiert die Erfassung der Daten aus Sicht von Entwicklungsingenieuren. Damit leistet das neue PDM Konzept einen Beitrag, um die Datenqualität und damit in der Folge die Akzeptanz und Nutzung von PDM Werkzeugen zu verbessern.
Aktualisiert: 2023-06-21
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