Cloud Computing

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Produkt zum Begriff Cloud Computing:

Cleve, Jürgen: Data Mining

Data Mining , Data Mining liefert Grundlagen für die Künstliche Intelligenz, indem es Technologien für die Analyse großer Datenmengen bereitstellt. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet eine Einführung in die wesentlichen Anwendungsgebiete und behandelt die zugehörigen Algorithmen. Die Beispiele und Aufgaben können mit frei verfügbaren Werkzeugen bearbeitet werden. Die vierte Auflage enthält inhaltliche Erweiterungen und Aktualisierungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 74.95 € | Versand*: 0 €

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

Preis: 81.99 € | Versand*: 0 €

Scheid, Sandro: Data Science

Data Science , Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse ("Data Science") notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 29.99 € | Versand*: 0 €

Veeam Data Cloud for Microsoft 365

Veeam Data Cloud for Microsoft 365 Resiliente Datensicherung leicht gemacht für Microsoft 365 Die Veeam Data Cloud for Microsoft 365 unterstützt eine radikale Resilienz für Ihre Microsoft 365-Daten auf moderne Weise. Die branchenweit führende Backup-Lösung, Veeam Backup for Microsoft 365, wird jetzt auch als Backup-Service bereitgestellt. Profitieren Sie von zuverlässiger, branchenführender Technologie, die modern, sicher und intuitiv ist – alles inklusive. Produktbeschreibung Die Veeam Data Cloud for Microsoft 365 bietet eine umfassende und benutzerfreundliche Lösung für die Sicherung und Wiederherstellung Ihrer Microsoft 365-Daten. Unsere Lösung schützt Ihre Daten in Exchange Online, SharePoint Online, OneDrive for Business und Microsoft Teams. Dank unseres flexiblen und skalierbaren Backup-as-a-Service (BaaS)-Modells können Unternehmen aller Größenordnungen von einer zuverlässigen Datensicherung profitieren. Cyberangriffe und Datenverluste bei Microsoft 365 sind häufig. 53% der Unternehmen erlitten in den letzten 12 Monaten Datenverluste oder wurden Opfer von Manipulation ihrer SaaS-Anwendungen. Weniger als 25% können 100% ihrer Microsoft 365-Daten nach einem Datenverlust wiederherstellen. Mit Veeam erzielen Sie eine 10-fach schnellere Wiederherstellung. Hauptfunktionen Zuverlässige Backups Sichern Sie beliebige Workloads und speichern Sie Backups an Speicherorten Ihrer Wahl – in der lokalen Infrastruktur oder in der Cloud – mit integrierter Replikation ohne Zusatzkosten. Schutz vor Ransomware Veeam bietet vor Ransomware geschützte Backups für eine unkomplizierte und kostengünstige Isolierung aller Daten, zum Schutz vor Cyberangriffen und zur Wiederherstellung an einem beliebigen Ort. Datenportabilität Migrieren oder stellen Sie jeden Workload auf Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud wieder her. Gleichzeitig bleiben Ihre Backups vor Angriffen geschützt. Leistungsstarke Dateisicherung Schützen Sie alle Dateien in Ihrem Unternehmen – von Anwendungsobjekten bis hin zu Network Attached Storage (NAS) – und stellen Sie bei Bedarf sofort genau das wieder her, was Sie brauchen. Schnelle Wiederherstellung Profitieren Sie von zahlreichen Wiederherstellungsoptionen, mit denen sich Daten unabhängig vom Volumen blitzschnell wiederherstellen lassen. Intelligente Features für Monitoring und Analysen Minimieren Sie Ausfallzeiten mit intelligenter, präventiver Diagnostik und sorgen Sie so für einen reibungslosen Geschäftsbetrieb. Weitere Vorteile Backup leicht gemacht Melden Sie sich einfach über einen Webbrowser an und beginnen Sie schon nach wenigen Minuten mit der Sicherung Ihrer Daten. Verlagern Sie die laufende Wartung an Experten und nutzen Sie die neuesten Features. Verbesserte Sicherheit Profitieren Sie von Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und Service-Level-Unveränderlichkeit, um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. Alles inklusive Software, Backup-Infrastruktur und unbegrenzter Speicher sind in einem einzigen Paket mit einem einzigen Preis enthalten. Erstellen Sie auf einfache Weise Backup-Jobs und Wiederherstellungen und gewinnen Sie Einblicke in Ihre Daten. Vollständige Transparenz Generieren Sie Berichte, zeigen Sie Protokolle an, überwachen Sie Aktivitäten und verwalten Sie Lizenzen, um stets den Überblick über Ihre Datensicherung zu behalten. Branchenführende Technologie Veeam bietet eine umfassende Backup-Lösung mit mehr als einem Jahrzehnt an Innovationen. Speichern Sie Ihre Daten in der Cloud-Region Ihrer Wahl mit voller Aufbewahrungskontrolle. Unbegrenzter Speicher Speichern Sie so viele Microsoft 365-Daten wie nötig, ohne zusätzliche Kosten. Mit der Veeam Data Cloud for Microsoft 365 erhalten Sie eine moderne, intuitive und sichere Lösung für Ihre Datensicherung. Backup für Microsoft 365 Veeam ist der führende Anbieter von Lösungen für die Microsoft 365-Datensicherung mit 20 Millionen geschützten Nutzern. Schützen Sie Exchange, SharePoint, OneDrive und Teams mit unserer branchenführenden Technologie. Wählen Sie zwischen BaaS, selbstverwalteter Backup-Software oder extern verwalteter Backup-Lösung. BaaS für Microsoft 365 Die Sicherung und Verwaltung von SaaS-Umgebungen ist ein komplexes Unterfangen, besonders wenn es an entsprechendem Fachpersonal und Budget mangelt. Deshalb vertrauen viele Unternehmen beim Schutz ihrer Microsoft 365-Daten auf Backup-as-a-Service (BaaS). Schneller zu einer effektiven Datensicherung Profitieren Sie von gebrauchsfertigen BaaS-Lösungen für eine zeitnahe Bereitstellung und sofortige Amortisierung. Nutzen Sie flexible Zahlungsoptionen, die den Standards für Angebote nach dem „As-a-Service”-Modell entsprechen.

Preis: 36.95 € | Versand*: 0.00 €

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.

Wie beeinflusst die Datenkonsistenz die Leistung von verteilten Systemen in Bezug auf Datenbanken, Cloud-Computing und Big Data-Anwendungen?

Die Datenkonsistenz beeinflusst die Leistung von verteilten Systemen, da inkonsistente Daten zu Fehlern und Inkonsistenzen in den Anwendungen führen können. In Datenbanken kann eine schlechte Datenkonsistenz zu langsamen Abfragen und ineffizienten Transaktionen führen. Im Cloud-Computing können inkonsistente Daten zu Problemen bei der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit führen. In Big Data-Anwendungen kann eine inkonsistente Datenkonsistenz zu ungenauen Analysen und Entscheidungen führen, die die Leistung der Anwendung beeinträchtigen.

Was macht ein Business Intelligence Data Architect?

Ein Business Intelligence Data Architect ist für die Gestaltung und Verwaltung von Datenarchitekturen in einem Unternehmen verantwortlich. Sie analysieren die Datenbedürfnisse der Organisation, entwerfen Datenmodelle und Datenbanken, implementieren Datenintegrationsprozesse und stellen sicher, dass die Datenqualität und -integrität gewährleistet sind. Sie arbeiten eng mit anderen Fachbereichen zusammen, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur den Geschäftsanforderungen entspricht.

Wie beeinflusst die Speicherarchitektur die Leistung und Skalierbarkeit von Computersystemen in Bezug auf Datenverarbeitung, Cloud Computing und Big Data-Anwendungen?

Die Speicherarchitektur beeinflusst die Leistung von Computersystemen, da sie bestimmt, wie schnell auf Daten zugegriffen werden kann. Eine effiziente Speicherarchitektur kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen und die Latenzzeiten reduzieren. In Bezug auf Skalierbarkeit ermöglicht eine gut durchdachte Speicherarchitektur das Hinzufügen und Verwalten großer Datenmengen, was für Cloud Computing und Big Data-Anwendungen entscheidend ist. Eine skalierbare Speicherarchitektur kann die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität von Computersystemen verbessern, um mit dem ständig wachsenden Datenvolumen umzugehen.

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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.

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.

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.

Welche Rolle spielen Datacenter in Bezug auf die Effizienz und Sicherheit von Cloud Computing, Big Data-Analyse und dem Internet der Dinge?

Datacenter spielen eine entscheidende Rolle bei der Effizienz von Cloud Computing, da sie die Infrastruktur bereitstellen, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Sie ermöglichen auch die Skalierbarkeit und Flexibilität, um den steigenden Anforderungen von Big Data-Analyse und dem Internet der Dinge gerecht zu werden. Darüber hinaus sind Datacenter für die Sicherheit dieser Technologien unerlässlich, da sie robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um sensible Daten vor Bedrohungen zu schützen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung tragen Datacenter maßgeblich dazu bei, die Leistung, Effizienz und Sicherheit dieser Technologien zu verbessern.

* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.

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