Produkt zum Begriff Risiken:
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Thomä, Jakob: Das kleine Buch der großen Risiken
Das kleine Buch der großen Risiken , WIE VIEL ZEIT BLEIBT UNS NOCH? Hast du dich auch schon einmal gefragt, wie hoch das Risiko für einen Supervulkanausbruch oder Zombieangriff ist? Oder ob die Matrix wirklich existiert? Der Risikoforscher Jakob Thomä untersucht von A wie Atombombe bis hin zu Z wie Zombieapokalypse die 26 kleineren und größeren Risiken für unsere Zivilisation. Mithilfe wissenschaftlicher Fakten und unterhaltsamer Anekdoten führt er uns vor Augen, wie gewiss es ist, dass uns ein Schwarzes Loch verschluckt oder 'The Walking Dead' Realität wird - und was wir im Zweifel dagegen tun können. Eine spannende Reise zu den größten Gefahren unserer Zeit. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 22.00 € | Versand*: 0 € -
Bei Risiken und Nebenwirkungen | Patientenrechte |Ratgeber für Patienten
Ihre Rechte als Patient in Deutschlands Gesundheitswesen
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Chancen und Risiken beim Berliner Testament: kurz&konkret!
Berliner Testament: Das gemeinschaftliche Testament für Eheleute
Preis: 10.99 € | Versand*: 0.00 €
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Wie kann die Zimmerverfügbarkeit in Hotels durch die Implementierung von Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics verbessert werden, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten?
Durch die Implementierung von Machine Learning und Predictive Analytics können Hotels historische Buchungsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Technologien können auch externe Faktoren wie Wetter, Veranstaltungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genaue Prognosen zur Zimmerauslastung zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Hotels ihre Preisgestaltung und Marketingstrategien anpassen, um die Nachfrage zu steuern und eine optimale Auslastung zu erreichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, um die Kundenbindung zu stärken und die Zimmerverfügbarkeit zu maximieren.
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Was sind die potenziellen Risiken und Vorteile von Big Data-Analysen für Unternehmen?
Potenzielle Risiken von Big Data-Analysen für Unternehmen sind Datenschutzverletzungen, ungenaue oder fehlerhafte Analysen sowie Abhängigkeit von Technologie. Vorteile sind verbesserte Entscheidungsfindung, effizientere Prozesse und besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse. Unternehmen können auch neue Geschäftsmöglichkeiten entdecken und Wettbewerbsvorteile erlangen.
Ähnliche Suchbegriffe für Risiken:
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IKT-Risiken und Bankenaufsichtsrecht (Waschbusch, Gerd~Schlenker, Ben~Kiszka, Sabrina)
IKT-Risiken und Bankenaufsichtsrecht , Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung in der Bankenbranche ist das Bedrohungspotenzial für die IKT von Banken stetig gestiegen. Jüngere Beispiele von schweren IKT-Sicherheitsvorfällen verdeutlichen die Relevanz einer resilienten IKT. Durch den Digital Operational Resilience Act (DORA) sind Finanzunternehmen dazu verpflichtet, bis 2025 einen umfassenden IKT-Risikomanagementrahmen einzurichten. Ziel des DORA ist es, ein Single Rulebook zur Stärkung der digitalen operationalen Resilienz des Finanzsektors zu schaffen. In diesem Buch wird zunächst die geltende Rechtslage erläutert, bevor detailliert und vergleichend auf die neuen EU-weiten Anforderungen an das Management von IKT-Risiken gemäß des DORA eingegangen wird. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230926, Produktform: Kartoniert, Beilage: broschiert, Autoren: Waschbusch, Gerd~Schlenker, Ben~Kiszka, Sabrina, Seitenzahl/Blattzahl: 193, Keyword: Aufsicht; Datenschutz; DSGVO; Risiko; Governance; fsicht; Informationstechnologie; Informationssicherheit; Cybersecurity; Resilienz; IT-Sicherheit; Finanzbranche; Risikomanagement; MaRisk; KI-Verordnung; Kreditinstitute; Banken; IKT-Risiko; IKT; IT-Risiko; IT; analysis; banking industry; banking law; banking regulation; banking supervision; Bankenbranche; banks; Bankenrecht; cyber space; Bedrohung; data security; Computersicherheit; ICT risks; Cyber-Raum; IT risk management; Datensicherheit; IT risks; management; IT-Risiken; regulatory requirements; risk management; IT-Risikomanagement; threat; regulatorische Anforderungen, Fachschema: Bank - Bankgeschäft ~Bankrecht~EDV / Theorie / Sicherheit~Business / Management~Management, Fachkategorie: Bankrecht~Computersicherheit~Management und Managementtechniken, Region: Deutschland, Fachkategorie: Bankwirtschaft, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 227, Breite: 153, Höhe: 13, Gewicht: 326, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Arduino Tiny Machine Learning Kit
Arduino Tiny Machine Learning Kit
Preis: 59.95 € | Versand*: 4.95 € -
Zaudig, Julian: Die Regulierung von Risiken durch den Einsatz von Informationstechnik nach dem BSIG
Die Regulierung von Risiken durch den Einsatz von Informationstechnik nach dem BSIG , Der rechtmäßige Umgang mit ungewissen Entwicklungen durch Unternehmen und Geschäftsleiter im Bereich der IT-Sicherheit , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 99.00 € | Versand*: 0 € -
Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 €
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Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
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Was sind die potenziellen Vorteile und Risiken von Big Data für Unternehmen und Verbraucher?
Potenzielle Vorteile von Big Data für Unternehmen sind die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, effizientere Prozesse zu entwickeln und personalisierte Angebote für Kunden zu schaffen. Risiken können Datenschutzverletzungen, Missbrauch von persönlichen Informationen und Verlust des Vertrauens der Verbraucher sein. Es ist wichtig, dass Unternehmen verantwortungsbewusst mit den Daten umgehen und die Privatsphäre der Verbraucher respektieren.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?
Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
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