Mastering RStudio – Develop, Communicate, and Collaborate with R

Author: Julian Hillebrand,Maximilian H. Nierhoff

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1783982551

Category: Computers

Page: 348

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Harness the power of RStudio to create web applications, R packages, markdown reports and pretty data visualizations About This Book Discover the multi-functional use of RStudio to support your daily work with R code Learn to create stunning, meaningful, and interactive graphs and learn to embed them into easy communicable reports using multiple R packages Develop your own R packages and Shiny web apps to share your knowledge and collaborate with others. Who This Book Is For This book is aimed at R developers and analysts who wish to do R statistical development while taking advantage of RStudio's functionality to ease their development efforts. R programming experience is assumed as well as being comfortable with R's basic structures and a number of functions. What You Will Learn Discover the RStudio IDE and details about the user interface Communicate your insights with R Markdown in static and interactive ways Learn how to use different graphic systems to visualize your data Build interactive web applications with the Shiny framework to present and share your results Understand the process of package development and assemble your own R packages Easily collaborate with other people on your projects by using Git and GitHub Manage the R environment for your organization with RStudio and Shiny server Apply your obtained knowledge about RStudio and R development to create a real-world dashboard solution In Detail RStudio helps you to manage small to large projects by giving you a multi-functional integrated development environment, combined with the power and flexibility of the R programming language, which is becoming the bridge language of data science for developers and analyst worldwide. Mastering the use of RStudio will help you to solve real-world data problems. This book begins by guiding you through the installation of RStudio and explaining the user interface step by step. From there, the next logical step is to use this knowledge to improve your data analysis workflow. We will do this by building up our toolbox to create interactive reports and graphs or even web applications with Shiny. To collaborate with others, we will explore how to use Git and GitHub with RStudio and how to build your own packages to ensure top quality results. Finally, we put it all together in an interactive dashboard written with R. Style and approach An easy-to-follow guide full of hands-on examples to master RStudio. Beginning from explaining the basics, each topic is explained with a lot of details for every feature.
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Unsupervised Learning with R

Author: Erik Rodriguez Pacheco

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1785885812

Category: Computers

Page: 192

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Work with over 40 packages to draw inferences from complex datasets and find hidden patterns in raw unstructured data About This Book Unlock and discover how to tackle clusters of raw data through practical examples in R Explore your data and create your own models from scratch Analyze the main aspects of unsupervised learning with this comprehensive, practical step-by-step guide Who This Book Is For This book is intended for professionals who are interested in data analysis using unsupervised learning techniques, as well as data analysts, statisticians, and data scientists seeking to learn to use R to apply data mining techniques. Knowledge of R, machine learning, and mathematics would help, but are not a strict requirement. What You Will Learn Load, manipulate, and explore your data in R using techniques for exploratory data analysis such as summarization, manipulation, correlation, and data visualization Transform your data by using approaches such as scaling, re-centering, scale [0-1], median/MAD, natural log, and imputation data Build and interpret clustering models using K-Means algorithms in R Build and interpret clustering models by Hierarchical Clustering Algorithm's in R Understand and apply dimensionality reduction techniques Create and use learning association rules models, such as recommendation algorithms Use and learn about the techniques of feature selection Install and use end-user tools as an alternative to programming directly in the R console In Detail The R Project for Statistical Computing provides an excellent platform to tackle data processing, data manipulation, modeling, and presentation. The capabilities of this language, its freedom of use, and a very active community of users makes R one of the best tools to learn and implement unsupervised learning. If you are new to R or want to learn about unsupervised learning, this book is for you. Packed with critical information, this book will guide you through a conceptual explanation and practical examples programmed directly into the R console. Starting from the beginning, this book introduces you to unsupervised learning and provides a high-level introduction to the topic. We quickly move on to discuss the application of key concepts and techniques for exploratory data analysis. The book then teaches you to identify groups with the help of clustering methods or building association rules. Finally, it provides alternatives for the treatment of high-dimensional datasets, as well as using dimensionality reduction techniques and feature selection techniques. By the end of this book, you will be able to implement unsupervised learning and various approaches associated with it in real-world projects. Style and approach This book takes a step-by-step approach to unsupervised learning concepts and tools, explained in a conversational and easy-to-follow style. Each topic is explained sequentially, explaining the theory and then putting it into practice by using specialized R packages for each topic.
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The Practice of Enterprise Modeling

10th IFIP WG 8.1. Working Conference, PoEM 2017, Leuven, Belgium, November 22-24, 2017, Proceedings

Author: Geert Poels,Frederik Gailly,Estefania Serral Asensio,Monique Snoeck

Publisher: Springer

ISBN: 3319702416

Category: Computers

Page: 363

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This volume constitutes the proceedings of the 10th IFIP WG 8.1 Conference on the Practice of Enterprise Modeling held in November 2017 in Leuven, Belgium. The conference was created by the International Federation for Information Processing (IFIP) Working Group 8.1 to offer a forum for knowledge transfer and experience sharing between the academic and practitioner communities. The 20 full papers and 4 short papers accepted were carefully reviewed and selected from 70 submissions. They include research results, practitioner/experience reports and work-in-progress papers and were presented in 8 sessions covering diverse topics related to enterprise modelling and its application in practice.
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R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Robert Leidenfrost

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

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Analyse des Datensatzes "Space Shuttle O-Ring Failures" mit RStudio

Author: Stephan Röß

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 366852145X

Category: Technology & Engineering

Page: 35

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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Luft- und Raumfahrttechnik, Note: 1,3, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Unter Verwendung des Programms RStudio wird in der Hausarbeit eine statistische Analyse des Datensatzes "Space Shuttle O-ring Failures" durchgeführt. Der Datensatz stammt von dem NASA-Space-Shuttle-Programm und behandelt O-Ring-Ausfälle, die zu dem bisher schwersten Unglück in der US-Rumfahrtgeschichte führten. Die NASA-Shuttle-Orbiter-Mission STS-51-L startete am 28. Januar 1986, und schon nach 73 Sekunden Flugzeit explodierte die Trägerrakete und tötete alle sieben Besatzungsmitglieder. Die Raumfahrzeuge zerbrachen über dem Atlantischen Ozean, vor der Küste von Cape Canaveral, Florida. Zur Explosion kam es, da ein O-Ring in seinem rechten festen Raketenverstärker (SRB) im Liftoff versagt hatte. Das nicht robuste Design des O-Ring verursachte einen Bruch in der SRB-Verbindung, die es versiegelte, so dass unter Druck gesetztes Gas von dem Raketenmotor nach außen gelang und auf die benachbarten SRB auftraf. Dies führte zu der Trennung der mechanischen Verfestigung und dem strukturellen Ausfall des externen Tanks. Aerodynamische Kräfte zerbrachen den Orbiter. Innerhalb der Arbeit wird eine statistische Datenanalyse durchgeführt und verschiedene grafische Auswertungen erstellt. Es sollen Zusammenhänge zwischen den Einflussfaktoren und dem Fehlerauftreten des Unglücks identifiziert werden. Hierzu werden Hypothesen als mögliche Kausalketten erstellt um denkbare Zusammenhänge zu analysieren. Der Leser bekommt einen Einblick in die Datenanalyse mit dem Programm RStudio und erhält einen Überblick über die Methoden: Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Logistische Regression, Multiple Regression, Explorative Analyse, sowie Methoden zur Inferenzstatistik.
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Die Liebe ist das Kind der Freiheit

Author: Michael Lukas Moeller

Publisher: Rowohlt Verlag GmbH

ISBN: 3644014612

Category: Family & Relationships

Page: 336

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«Keiner, den ich bisher fragte, bestritt das altfranzösische Sprichwort ‹DIe Liebe ist das Kind der Freiheit›» (Michael Lukas Moeller). Doch macht uns diese Freiheit Angst. Sich wechselseitig freilassen und doch auf die Bindung vertrauen? Dazu fühlen wir uns zu unsicher. Wir unterstellen lieber, Bindung sei wechselseitiger Besitz. In kurzer Zeit ersticken wir so die Liebe. Dass Freiheit nicht Unverbindlichkeit heißt, kommt vielen nicht in den Sinn. Dass sie die Bindung vertieft, klingt unglaubwürdig ... Und doch wissen wir alle, dass sich Gefühle nicht erzwingen lassen. Aber was ist denn diese Kunst der freien Bindung? Wie lassen sich Freiheit und Bindung vereinen? Dieses Buch zeigt, wie Paare das gegenseitige Geschenk der Freiheit, ohne das die Liebe nicht gedeihen kann, mit Verbindlichkeit und Verlässlichkeit in der Beziehung vereinbaren können.
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Programmieren mit Scala

Author: Dean Wampler,Alex Payne

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216485

Category: Computers

Page: 480

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Sie ist elegant, schlank, modern und flexibel: Die Rede ist von Scala, der neuen Programmiersprache für die Java Virtual Machine (JVM). Sie vereint die Vorzüge funktionaler und objektorientierter Programmierung, ist typsicherer als Java, lässt sich nahtlos in die Java-Welt integrieren – und eine in Scala entwickelte Anwendung benötigt oft nur einen Bruchteil der Codezeilen ihres Java-Pendants. Kein Wunder, dass immer mehr Firmen, deren große, geschäftskritische Anwendungen auf Java basieren, auf Scala umsteigen, um ihre Produktivität und die Skalierbarkeit ihrer Software zu erhöhen. Das wollen Sie auch? Dann lassen Sie sich von den Scala-Profis Dean Wampler und Alex Payne zeigen, wie es geht. Ihre Werkzeugkiste: Schon bevor Sie loslegen, sind Sie weiter, als Sie denken: Sie können Ihre Java-Programme weiter verwenden, Java-Bibliotheken nutzen, Java von Scala aus aufrufen und Scala von Java aus. Auch Ihre bevorzugten Entwicklungswerkzeuge wie NetBeans, IntelliJ IDEA oder Eclipse stehen Ihnen weiter zur Verfügung, dazu Kommandozeilen-Tools, Plugins für Editoren, Werkzeuge von Drittanbietern – und natürlich Ihre Programmiererfahrung. In Programmieren mit Scala erfahren Sie, wie Sie sich all das zunutze machen. Das Hybridmodell: Die Paradigmen "funktional" und "objektorientiert" sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich unter dem Scala-Dach zu einem sehr produktiven Ganzen. Nutzen Sie die Vorteile funktionaler Programmierung, wann immer sich das anbietet – und seien Sie so frei, auf die guten alten Seiteneffekte zu bauen, wenn Sie das für nötig halten. Futter für die Profis: Skalierbare Nebenläufigkeit mit Aktoren, Aufzucht und Pflege von XML mit Scala, Domainspezifische Sprachen, Tipps zum richtigen Anwendungsdesign – das sind nur ein paar der fortgeschrittenen Themen, in die Sie mit den beiden Autoren eintauchen. Danach sind Sie auch Profi im Programmieren mit Scala.
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Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten ?, Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensï¿1⁄2tze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafï¿1⁄2r notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So kï¿1⁄2nnen Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten ï¿1⁄2bertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlï¿1⁄2sse und Konsequenzen ziehen.
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R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Author: Sebastian Raschka

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958454240

Category: Computers

Page: 424

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Smart Data Analytics

Mit Hilfe von Big Data Zusammenhänge erkennen und Potentiale nutzen

Author: Andreas Wierse,Till Riedel

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110461919

Category: Technology & Engineering

Page: 440

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Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.
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Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
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Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
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Softwareentwicklung von Kopf bis Fuss

Author: Dan Pilone,Russ Miles

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 395561946X

Category: Computers

Page: 496

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Was lernen Sie mit diesem Buch? Haben Sie sich schon einmal gefragt, was es mit testgetriebener Entwicklung auf sich hat? Oder auf welcher Basis es die richtig guten Consultants schaffen, gewaltige Stundensätze zu kassieren? Vielleicht sind Sie auch gerade an dem Punkt, an dem Sie Ihre Builds automatisieren wollen, Ihren Code in eine Versionskontrolle füttern, einem Refactoring unterziehen oder mit ein paar Entwurfsmustern anreichern wollen. Egal: Wenn Sie mit diesem Buch fertig sind, werden Sie ganz selbstverständlich Ihre Burndown-Rate verfolgen, den Durchsatz Ihres Teams berücksichtigen und sich erfolgreich Ihren Weg durch Anforderungen, Entwurf, Entwicklung und Auslieferung iterieren. Wieso sieht dieses Buch so anders aus? Wir gehen davon aus, dass Ihre Zeit zu kostbar ist, um mit neuem Stoff zu kämpfen. Statt Sie mit Bleiwüstentexten langsam in den Schlaf zu wiegen, verwenden wir für Softwareentwicklung von Kopf bis Fuß ein visuell und inhaltlich abwechslungsreiches Format, das auf Grundlage neuster Forschungsergebnisse im Bereich der Kognitionswissenschaft und der Lerntheorie entwickelt wurde. Wir wissen nämlich, wie Ihr Gehirn arbeitet.
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Mathematica als Werkzeug Eine Einführung mit Anwendungsbeispielen

Author: Stephan Kaufmann

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3034885954

Category: Computers

Page: 396

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Vor ziemlich genau zehn Jahren stand ich (im Zusammenhang mit Stabilitätsuntersu chungen an Hamiltonschen Systemen) vor der Aufgab~, komplizierte Koordinaten transformationen bis zu höheren Ordnungen zu berechnen. Nach mehrmonatigen, fruchtlosen Versuchen von Hand - und Blöcken voll Formeln - war ich dabei, die Flinte ins Kom zu werfen. Durch einen Zufall wurde ich aber von Stan Lomecki (im Militärdienst!) auf das Computer-Algebra-Programm Reduce aufmerksam gemacht. Unter Ausnutzung vieler Tricks gelang mir damit tatsächlich, die Transformationen und die Stabilitätsdiskussion symbolisch zu Ende zu führen. Schon damals fragte ich mich, weshalb derartige Programme bei Ingenieuren und Wissenschaftlern bzw. Wissenschaftlerinnen so wenig bekannt sind. Viele Problem stellungen dieser Disziplinen führen auf Rechnungen, die sich von Hand höchstens mühevoll und mit großem Zeitaufwand bewältigen lassen. Mit Hilfe eines Computer Algebra-Programms können sie oft rasch symbolisch gelöst werden. Falls dies nicht möglich ist, so resultiert mindestens eine Vereinfachung, bevor eventuell mit dem grö beren Werkzeug der Numerik weitergearbeitet wird.
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Zeitmanagement für Systemadministratoren

Author: Tom Limoncelli

Publisher: Springer DE

ISBN: 9783897214651

Category: Computer networks

Page: 206

View: 4165

Sie sind gern Sysadmin, klar. Sie haben Ihr Hobby zum Beruf gemacht. Es stort Sie nicht, bis spat in der Nacht vorm Rechner zu sitzen, das machen Sie in Ihrem Privatleben auch ofter mal. Als Sysadmin mussen Sie viele Projekte gleichzeitig managen und haben eine unubersichtliche Menge verschiedener, kleinteiliger Aufgaben zu bewaltigen. Und das bei standigen Unterbrechungen durch Chefs oder Kollegen, die schnell etwas wissen wollen oder dringend Hilfe brauchen. All das in der regularen Arbeitszeit zu schaffen, ist nicht ohne. Der Autor dieses Buchs, Thomas A. Limoncelli, ist selbst Systemadministrator und kennt die Anforderungen an den Beruf genau. Zeitmanagement fur Systemadministratoren konzentriert sich auf die Techniken und Strategien, die Ihnen helfen, Ihre taglichen Aufgaben als Sysadmin zu bewaltigen und gleichzeitig kritische Situationen in den Griff zu bekommen, die unvorhergesehen auf den Plan treten. Unter anderem lernen Sie, wie Sie mit Unterbrechungen am besten umgehen Ihren Kalender effektiv fuhren Routinen fur wiederkehrende Aufgaben entwickeln Prioritaten klug setzen Zeitfresser eliminieren Arbeitsprozesse automatisieren und dokumentieren"
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Algorithmen für Dummies

Author: John Paul Mueller,Luca Massaron

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809775

Category: Computers

Page: 320

View: 9146

Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch prï¿1⁄2sentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete fï¿1⁄2r Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgï¿1⁄2nge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele fï¿1⁄2r aktuelle Anwendungen gegeben. Fï¿1⁄2r interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verï¿1⁄2ndert und die Auswirkungen der Verï¿1⁄2nderungen beobachtet werden kï¿1⁄2nnen. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.
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Lösungen für alle Software- und Hardware-Probleme. Für alle Versionen inklusive Pi 3 & Zero

Author: Simon Monk

Publisher: O'Reilly

ISBN: 396010118X

Category: Business & Economics

Page: 484

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Das Raspberry-Pi-Universum wächst täglich. Ständig werden neue Erweiterungs-Boards und Software-Bibliotheken für den Single-Board-Computer entwickelt. Die zweite Ausgabe dieses beliebten Kochbuchs bietet mehr als 240 Hands-on-Rezepte für den Betrieb des kleinen Low-Cost-Computers mit Linux und für die Programmierung des Pi mit Python. Außerdem erläutert es die Anbindung von Sensoren, Motoren und anderer Hardware, einschließlich Arduino und das Internet der Dinge. Power-Maker und Autor Simon Monk vermittelt grundlegendes Know-how, das Ihnen hilft, auch neue Technologien und Entwicklungen zu verstehen und so mit dem Raspberry-Pi-Ökosystem mitzuwachsen. Dieses Kochbuch ist ideal für Programmierer und Bastler, die mit dem Pi bereits erste Erfahrungen gemacht haben. Alle Codebeispiele sind auf der Website zum Buch verfügbar. - Richten Sie Ihren Raspberry Pi ein und verbinden Sie ihn mit dem Netz. - Arbeiten Sie mit seinem Linux-basierten Betriebssystem Raspbian. - Lernen Sie, den Pi mit Python zu programmieren. - Verleihen Sie Ihrem Pi "Augen" für Anwendungen, die maschinelles Sehen erfordern. - Steuern Sie Hardware über den GPIO-Anschluss. - Verwenden Sie den Raspberry Pi, um unterschiedliche Motoren zu betreiben. - Arbeiten Sie mit Schaltern, Tastaturen und anderen digitalen Eingaben. - Verwenden Sie Sensoren zur Messung von Temperatur, Licht und Entfernung. - Realisieren Sie auf verschiedenen Wegen eine Verbindung zu IoT-Geräten. - Entwerfen Sie dynamische Projekte mit Raspberry Pi und dem Arduino.
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Corporate Data Quality

Voraussetzung erfolgreicher Geschäftsmodelle

Author: Boris Otto,Hubert Österle

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662468069

Category: Business & Economics

Page: 205

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Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.
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iPad 2 Portable Genius

Author: Paul McFedries

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527760067

Category: Computers

Page: 336

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Sie müssen kein Genie sein, um Ihr iPad zu benutzen. Aber wenn Sie mehr aus dem iPad rausholen wollen, dann hilft Ihnen dieser handliche Begleiter. Hier lernen Sie, wie Sie Ihr iPad mit ihrem Computer verbinden, wie Sie das iPad konfigurieren, wie Sie EMails versenden und empfangen, Photos und Videos ansehen, den App Store und die eBook Library nutzen und vieles mehr. Mit genialen Tipps und Tricks sowie farbigen Abbildungen werden Sie lernen, Ihren iPad noch effizienter anzuwenden.
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