In bildungswissenschaftlichen Disziplinen galt die Anwendung quantitativer Forschungsmethoden bislang nicht unbedingt als disziplinärer Standardzugang in der Datensuche, -erhebung und -analyse. Gleichzeitig gewinnt im Zuge besserer Datenverfügbarkeit, u.a. auch infolge zunehmender Digitalisierung, die Arbeit mit quantitativen Daten ebenso wie die individuelle Kompetenz zu ihrer Erhebung und Analyse an Bedeutung. Diese forschungsmethodische „Soft Skill“-Lücke greift dieser Sammelband auf und schließt sie: Die Handreichung des multiprofessionellen Autor:innenteams beleuchtet und diskutiert die Möglichkeiten der Nutzung quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen kritisch und vermittelt hilfreiche Kompetenzen im Bereich des Findens geeigneter (Sekundär-)Daten, der Umsetzung eigener Datenerhebungen, sowie weiterer forschungspraktischer Datenkompetenzen (bspw. Datenschutz).
Aktualisiert: 2023-07-01
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In bildungswissenschaftlichen Disziplinen galt die Anwendung quantitativer Forschungsmethoden bislang nicht unbedingt als disziplinärer Standardzugang in der Datensuche, -erhebung und -analyse. Gleichzeitig gewinnt im Zuge besserer Datenverfügbarkeit, u.a. auch infolge zunehmender Digitalisierung, die Arbeit mit quantitativen Daten ebenso wie die individuelle Kompetenz zu ihrer Erhebung und Analyse an Bedeutung. Diese forschungsmethodische „Soft Skill“-Lücke greift dieser Sammelband auf und schließt sie: Die Handreichung des multiprofessionellen Autor:innenteams beleuchtet und diskutiert die Möglichkeiten der Nutzung quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen kritisch und vermittelt hilfreiche Kompetenzen im Bereich des Findens geeigneter (Sekundär-)Daten, der Umsetzung eigener Datenerhebungen, sowie weiterer forschungspraktischer Datenkompetenzen (bspw. Datenschutz).
Aktualisiert: 2023-07-01
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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: 2023-06-29
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-27
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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.
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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: 2023-06-27
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Durch den digitalen Wandel entstehen immer mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Für Unternehmen ergeben sich damit enorme Chancen und Risiken zugleich. Somit ist es für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen entscheidend, wie gut es ihnen gelingt, relevante Daten zu sammeln, diese systematisch auszuwerten, daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und diese für die Geschäftstätigkeit zu nutzen.
Die zentrale Grundlage dafür ist, dass die Mitarbeitenden des Unternehmens die erforderlichen Kompetenzen für eine erfolgreiche Nutzung von Daten besitzen.
Dieses praxisorientierte Handbuch vermittelt alle relevanten Aspekte dazu:
- Daten modellieren
- Daten sammeln, aufbereiten und speichern
- Daten analysieren
- Daten visualisieren und präsentieren
- Datenqualität gewährleisten
- Data Governance umsetzen
- Big Data sinnvoll nutzen
- Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten
Bei den Autorinnen und Autoren dieses Buches handelt es sich um zehn ausgewiesene Expertinnen und Experten:
- Beate Navarro Bullock
- Robert Butscher
- Andreas Gadatsch
- Benedikt Haag
- Oliver Hummel
- Stefan Karg
- Christiana Klingenberg
- Oliver Schwarz
- Kristin Weber
- Roland Zimmermann
Aktualisiert: 2023-06-27
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Durch den digitalen Wandel entstehen immer mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Für Unternehmen ergeben sich damit enorme Chancen und Risiken zugleich. Somit ist es für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen entscheidend, wie gut es ihnen gelingt, relevante Daten zu sammeln, diese systematisch auszuwerten, daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und diese für die Geschäftstätigkeit zu nutzen.
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Durch den digitalen Wandel entstehen immer mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Für Unternehmen ergeben sich damit enorme Chancen und Risiken zugleich. Somit ist es für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen entscheidend, wie gut es ihnen gelingt, relevante Daten zu sammeln, diese systematisch auszuwerten, daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und diese für die Geschäftstätigkeit zu nutzen.
Die zentrale Grundlage dafür ist, dass die Mitarbeitenden des Unternehmens die erforderlichen Kompetenzen für eine erfolgreiche Nutzung von Daten besitzen.
Dieses praxisorientierte Handbuch vermittelt alle relevanten Aspekte dazu:
- Daten modellieren
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Bei den Autorinnen und Autoren dieses Buches handelt es sich um zehn ausgewiesene Expertinnen und Experten:
- Beate Navarro Bullock
- Robert Butscher
- Andreas Gadatsch
- Benedikt Haag
- Oliver Hummel
- Stefan Karg
- Christiana Klingenberg
- Oliver Schwarz
- Kristin Weber
- Roland Zimmermann
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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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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.
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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: 2023-06-24
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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: 2023-06-24
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