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Komplexitatstheorie. --- Bayes-Verfahren. --- Multivariate Daten.
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Der Umsatz der 50 größten Medienkonzerne der Welt hat sich in den vergangenen fünf Jahren erneut verdoppelt. Ihre Macht ist so groß wie nie zuvor: Medienunternehmen beeinflussen politische Berichterstattung und produzieren in Zeiten der "Streaming Wars" eine nie dagewesene Fülle von Content; sie entscheiden über die Platzierung von Suchergebnissen, sammeln persönliche Daten und vermarkten Benutzerprofile; sie entführen Milliarden von Menschen in immer komplexere virtuelle Spielwelten, bewerten die Kreditwürdigkeit von Staaten und kontrollieren akademische Fachzeitschriften. Ihre Lenker und Manager zählen zu den bestverdienenden Angestellten - Milliardäre und Millionäre mit exzellenten Kontakten zum politischen Establishment. Milliardenschwere Fusionen und Übernahmen halten die Medienkonzernwelt in Atem. Daten- und Wissenskonzerne aus dem Silicon Valley, die sich lange Jahre erfolgreich gegen staatliche Regulierung gewehrt haben, moderieren und zensieren aufgrund von wachsendem politischen Druck mittlerweile den gesellschaftlichen Diskurs. Und im Zuge der Globalisierung stoßen neue Player - insbesondere chinesische Medienunternehmen - in die Phalanx der zuvor von nordamerikanischen und europäischen Konzernen kontrollierten Medienwelt. In der von Grund auf aktualisierten neuen Ausgabe von "Wer beherrscht die Medien?" porträtieren Lutz Hachmeister, Christian Wagener und Till Wäscher die 50 größten Medienkonzerne der Welt und beschreiben dabei Konzernlenker, Geschäftsstrategien und historische Grundlagen.
Suchmaschienen --- Medienumwelt --- Medienmarkt --- Umsatz-Ranking --- Medienkonzerne --- Streaming Wars --- Daten- und Wissenskonzerne --- Datenkonzerne --- Manager --- Suchergenisse --- Silicon Valley --- Medienpolitik --- persönliche Daten --- Platzierung --- Lenker --- staatliche Regulierung --- Wissenskonzerne --- Nutzerprofile --- Medienunternehmen
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Long description: Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzen Zahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind. Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie: Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen. Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten. Aus dem Inhalt: Datenanalytisches Denken lernen Der Data-Mining-Prozess Überwachtes und unüberwachtes Data Mining Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell Visualisierung der Leistung von Modellen Evidenz und Wahrscheinlichkeiten Texte repräsentieren und auswerten Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering Data Science und Geschäftsstrategie Biographical note:
Daten --- Big Data --- Projektmanager --- Data sets, Large --- Large data sets --- Data sets
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Der Umgang mit neueren technologischen Entwicklungen stellt für Berufsgruppen, die einer Schweigepflicht unterliegen, in rechtlicher Hinsicht oftmals eine besondere Herausforderung dar. Vor diesem Hintergrund untersucht Michael Busching, inwieweit speziell Ärzte und Rechtsanwälte Sanktionsrisiken ausgesetzt sind, wenn sie beruflich Cloud-Dienste nutzen, und durch welche Maßnahmen eine entsprechende Sanktionierung möglicherweise vermieden werden kann.
Cloud computing. --- personenbezogene Daten --- Geheimnisschutz --- Datenschutzgrundverordnung --- DSGVO --- Schweigepflicht --- Gesundheitsdaten --- Besonderes Strafrecht
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Biographical note: Barbara Wimmer ist preisgekrönte Netzjournalistin, Autorin und Speakerin und lebt in Wien. Sie schreibt seit mehr als 15 Jahren über Netzpolitik, IT-Security und Überwachung. Long description:
Datenschutz --- Daten --- Privatsphäre --- Hacking --- IT-Sicherheit --- Datenmissbrauch --- buch --- smart home --- profiling --- Internet der Dinge --- internet of things --- Smart City --- Tesla --- hausautomation --- Alexa --- personenbezogene daten --- IOT --- google assistant --- Siri --- Sprachassistent --- Datenschutzerklärung --- überwachung
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Beweismittel. --- Civil rights --- Digitale Daten. --- Discovery (Law). --- Electronic discovery (Law). --- Electronic evidence. --- Electronic records --- Human rights --- Menschenrecht. --- Law and legislation.
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Benedikt Walesch analysiert die Strukturen bei Vermittlungsgeschäftsmodellen im elektronischen Warenvertrieb. Er beleuchtet, ob in unentgeltlichen Beziehungen Märkte bestehen, prägt den Begriff der »verbundenen Märkte«, systematisiert die Kriterien zur Feststellung einer marktbeherrschenden Stellung und unterbreitet einen Gesetzesvorschlag.
Entgelt --- Handbuch --- Daten --- Übernahmen --- Marktabgrenzung --- Plattformen --- Bayesian estimation --- securities litigation --- Bürgerliches Recht --- Handels- und Gesellschaftsrecht, Wirtschaftsrecht, Steuerrecht --- Wettbewerb, Konzentration --- Wirtschaftsrecht
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Über die Lohnstruktur im Nonprofit Sektor ist wenig bekannt. Mit österreichischen Arbeitnehmer-Arbeitgeber-Daten zeigt die Verfasserin, ob und wie ehrenamtliche Mitarbeiter/-innen, Spenden und Subventionen die Lohnhöhe und die innerbetriebliche Lohnstreuung von bezahlten Arbeitnehmer/-innen einer Nonprofit-Organisationen (NPO) beeinflussen. Mithilfe von OLS- und Quantilsregressionen sowie einer Instrumentvariablenschätzung wird gezeigt, dass die Anwesenheit ehrenamtlicher Mitarbeiter/-innen die Lohnhöhe von bezahlten Arbeitskräften senkt. Ein ausgeglichenes zahlenmäßiges Verhältnis von bezahlten und unbezahlten Arbeitskräften reduziert die innerbetriebliche Lohnstreuung. Spenden erhöhen die Lohnhöhe für die oberen Lohngruppen einer NPO, öffentliche Subventionen erhöhen hingegen die Löhne aller Lohngruppen. Sowohl Spenden als auch öffentliche Subventionen vergrößern also die Lohnstreuung in einer NPO.
Analyse --- anhand --- Arbeitgeber --- Arbeitnehmer --- Daten --- Eine --- Haider --- Lohnhöhe --- Lohnstreuung --- Nonprofit --- Nonprofit Organisation --- österreichischer --- quantitative --- Sektor --- Spenden --- Subventionen
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Daten. --- Politik. --- Strategie. --- Data protection --- Transborder data flow --- Big data. --- Protection des données --- Architecture dataflow --- Données massives --- Law and legislation. --- Droit
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Über die Lohnstruktur im Nonprofit Sektor ist wenig bekannt. Mit österreichischen Arbeitnehmer-Arbeitgeber-Daten zeigt die Verfasserin, ob und wie ehrenamtliche Mitarbeiter/-innen, Spenden und Subventionen die Lohnhöhe und die innerbetriebliche Lohnstreuung von bezahlten Arbeitnehmer/-innen einer Nonprofit-Organisationen (NPO) beeinflussen. Mithilfe von OLS- und Quantilsregressionen sowie einer Instrumentvariablenschätzung wird gezeigt, dass die Anwesenheit ehrenamtlicher Mitarbeiter/-innen die Lohnhöhe von bezahlten Arbeitskräften senkt. Ein ausgeglichenes zahlenmäßiges Verhältnis von bezahlten und unbezahlten Arbeitskräften reduziert die innerbetriebliche Lohnstreuung. Spenden erhöhen die Lohnhöhe für die oberen Lohngruppen einer NPO, öffentliche Subventionen erhöhen hingegen die Löhne aller Lohngruppen. Sowohl Spenden als auch öffentliche Subventionen vergrößern also die Lohnstreuung in einer NPO.
Monetary economics --- Production & quality control management --- Analyse --- anhand --- Arbeitgeber --- Arbeitnehmer --- Daten --- Eine --- Haider --- Lohnhöhe --- Lohnstreuung --- Nonprofit --- Nonprofit Organisation --- österreichischer --- quantitative --- Sektor --- Spenden --- Subventionen
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