Produkte und Fragen zum Begriff Personal Data:
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People, Personal Data and the Built Environment , Personal data is increasingly important in our lives. We use personal data to quantify our behaviour, through health apps or for 'personal branding' and we are also increasingly forced to part with our data to access services. With the proliferation of embedded sensors, the built environment is playing a key role in this developing use of data, even though this remains relatively hidden. Buildings are sites for the capture of personal data. This data is used to adapt buildings to people's behaviour, and increasingly, organisations use this data to understand how buildings are occupied and how communities develop within them. A whole host of technical, practical, social and ethical challenges emerge from this still developing area across interior, architectural and urban design, and many open questions remain. This book makes a contribution to this on-going discourse by bringing together a community of researchers interested in personal informatics and the design of interactive buildings and environments. The book¿s aim is to foster critical discussion about the future role of personal data in interactions with the built environment. People, Personal Data and the Built Environment is ideal for researchers and practitioners interested in Architecture, Computer Science and Human Building Interaction. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Ausgabe: 2018, Erscheinungsjahr: 20190419, Produktform: Leinen, Beilage: Book, Redaktion: Schnädelbach, Holger~Kirk, David, Auflage/Ausgabe: 2018, Abbildungen: 60 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: COMPUTERS / User Interfaces, Keyword: adaptive architecture; user experience; social computing; autonomous vehicles, Fachschema: Computer / PC-Hardware / Schnittstellen~Datenverarbeitung / Expertensystem, Wissensbasiertes System~EDV / Gesellschaft u. Computer~Design / Kommunikationsdesign~Kommunikationsdesign~Expertensystem~Wissensbasiertes System~Informatik~Schnittstelle (EDV)~User Experience - UX, Fachkategorie: Ethische und soziale Fragen der IT~Interfacedesign, Benutzerfreundlichkeit (Usability)~Computerhardware~Betriebssysteme~Architektur: berufliche Praxis, Warengruppe: HC/Betriebssysteme/Benutzeroberflächen, Fachkategorie: Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: VII, Seitenanzahl: 229, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer International Publishing, Länge: 241, Breite: 160, Höhe: 19, Gewicht: 530, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
Preis: 67.09 € | Versand*: 0 € -
Data Science für Unternehmen , Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20171026, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Business##, Autoren: Provost, Foster~Fawcett, Tom, Seitenzahl/Blattzahl: 432, Keyword: Big Data; Daten; Projektmanager, Fachschema: Data Mining (EDV)~Netzwerk (elektronisch), Fachkategorie: Datenerfassung und -analyse~Data Mining~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG, Länge: 241, Breite: 172, Höhe: 33, Gewicht: 758, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 10.00 € | Versand*: 0 € -
Hotter, Siegfried: Der Personnel Recruitment Process: von der Personal-Planung über die Personal-Beschaffung zum Personal-Einsatz in Unternehmen
Der Personnel Recruitment Process: von der Personal-Planung über die Personal-Beschaffung zum Personal-Einsatz in Unternehmen , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 27.95 € | Versand*: 0 € -
India's Digital Personal Data Protection Act, 2023 , In the digital era, the interchange of personal information has become an integral part of everyday life and is an essential element of existence. From social media interactions to online purchases, our activities create a large quantity of personal information frequently without our explicit consent. While the digital world provides unparalleled ease and connectedness, it also raises significant concerns about privacy, security and individual rights pertaining to protection of his personal information.This work critically examines the potential conflicts between India's newly enacted Digital Personal Data Protection Act, 2023 (DPDP Act), and individual rights and freedoms. The act aims to regulate the use of digital personal data while balancing individual privacy with the need for data processing. The work explores how the DPDP Act might restrict individual rights in today's era of extensive digital surveillance. The research likely analyzes the act's provisions, its loopholes, the potential for government overreach and its comparison with international model data protection standards. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 58.06 € | Versand*: 0 €
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Warum sparen Unternehmen immer am Personal?
Unternehmen sparen oft am Personal, um ihre Kosten zu senken und ihre Gewinne zu steigern. Durch die Reduzierung der Personalkosten können sie ihre Ausgaben senken und ihre Rentabilität verbessern. Dies kann jedoch auch negative Auswirkungen haben, wie eine Überlastung der verbleibenden Mitarbeiter und eine mögliche Verschlechterung der Arbeitsqualität.
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Wie kann ich Data Science in meinem Unternehmen einsetzen?
Um Data Science in Ihrem Unternehmen einzusetzen, sollten Sie zunächst klare Ziele definieren, die Sie mit Hilfe von Datenanalyse erreichen möchten. Identifizieren Sie dann die relevanten Datenquellen und sammeln Sie die benötigten Daten. Anschließend können Sie Data Science-Techniken wie maschinelles Lernen und statistische Analysen anwenden, um Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um Data Science erfolgreich in Ihrem Unternehmen einzusetzen.
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Warum Data Scientist?
Warum Data Scientist? Data Scientist sind gefragt, weil sie komplexe Daten analysieren und interpretieren können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Entwicklung innovativer Produkte. Zudem bieten Data Science Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Branchen und ermöglichen es, mit modernsten Technologien und Tools zu arbeiten. Nicht zuletzt ist Data Science ein spannendes und dynamisches Feld, das ständig neue Herausforderungen und Möglichkeiten bietet.
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Was heißt data?
Was heißt data? Data ist der englische Begriff für Daten, also Informationen oder Fakten, die gesammelt und analysiert werden können. Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, wie zum Beispiel Zahlen, Texte, Bilder oder Videos. Sie sind essentiell für Entscheidungsprozesse in Unternehmen, Wissenschaft und vielen anderen Bereichen. Die Analyse von Daten ermöglicht es, Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. In der heutigen digitalen Welt spielt die Verarbeitung und Interpretation von Daten eine immer größere Rolle.
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Funktioniert Unlimited Data?
Ja, Unlimited Data funktioniert, solange der Mobilfunkanbieter tatsächlich unbegrenztes Datenvolumen anbietet. Es gibt jedoch oft Einschränkungen wie eine Drosselung der Geschwindigkeit nach einer bestimmten Datenmenge oder die Priorisierung anderer Nutzer bei Netzüberlastung. Es ist wichtig, die genauen Bedingungen des Tarifs zu überprüfen, um Missverständnisse zu vermeiden.
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Funktioniert Unlimited Data?
Ja, Unlimited Data funktioniert in der Regel gut, solange man sich in einem Gebiet mit guter Netzabdeckung befindet. Es ermöglicht den uneingeschränkten Zugriff auf mobile Daten, ohne dass man sich Gedanken über begrenzte Datenvolumen machen muss. Allerdings kann es sein, dass die Geschwindigkeit gedrosselt wird, wenn man eine bestimmte Datenmenge überschreitet.
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.
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Sind "data" und "data" beim USB-Kabel TX und RX?
Nein, "data" und "data" beziehen sich nicht auf die TX (Transmit) und RX (Receive) Pins beim USB-Kabel. Beim USB-Kabel gibt es vier Pins: VCC (Stromversorgung), GND (Masse), D+ (Datenleitung) und D- (Datenleitung). Die TX- und RX-Pins werden normalerweise bei seriellen Kommunikationsschnittstellen wie UART verwendet.
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Welche Förderungsmaßnahme gibt es für Data Analysts bzw. Data Scientists?
Es gibt verschiedene Förderungsmaßnahmen für Data Analysts und Data Scientists, je nach Land und Organisation. Zum Beispiel bieten Universitäten und Forschungseinrichtungen Stipendien und Forschungsprojekte an. Unternehmen können auch Weiterbildungsprogramme und Schulungen für ihre Mitarbeiter anbieten. Darüber hinaus gibt es auch staatliche Förderprogramme und Stipendien für Studierende und Forscher in diesem Bereich.
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Kann man mit Wirtschaftsinformatik Data Scientist oder Data Analyst werden?
Ja, mit einem Studium der Wirtschaftsinformatik kann man sowohl Data Scientist als auch Data Analyst werden. Wirtschaftsinformatik vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Informatik und Betriebswirtschaft, die für diese Berufe relevant sind. Zusätzliche Weiterbildungen oder Spezialisierungen in den Bereichen Data Science oder Data Analytics können jedoch von Vorteil sein.
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Unity Personal.
Unity Personal ist eine Version der Unity-Software, die für Indie-Entwickler und kleine Studios konzipiert ist. Es bietet viele Funktionen der professionellen Version von Unity, ist jedoch kostengünstiger und richtet sich an Entwickler mit kleineren Budgets. Mit Unity Personal können Entwickler hochwertige 2D- und 3D-Spiele erstellen und veröffentlichen, ohne die volle Lizenzgebühr für die professionelle Version zahlen zu müssen. Es ist eine großartige Option für Entwickler, die in die Spieleentwicklung einsteigen oder kleinere Projekte realisieren möchten.