Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.21256/zhaw-3759
Publication type: Article in scientific journal
Type of review: Peer review (publication)
Title: Data Science für Lehre, Forschung und Praxis
Authors: Stockinger, Kurt
Stadelmann, Thilo
DOI: 10.21256/zhaw-3759
10.1365/s40702-014-0040-1
Published in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Volume(Issue): 51
Issue: 4
Page(s): 469
Pages to: 479
Issue Date: Aug-2014
Publisher / Ed. Institution: Springer
Publisher / Ed. Institution: Wiesbaden
ISSN: 1436-3011
2198-2775
Language: German
Subjects: Datenmanagement; Data Warehousing; Datenanalyse
Subject (DDC): 005: Computer programming, programs and data
Abstract: Data Science ist in aller Munde. Nicht nur wird an Konferenzen zu Big Data, Cloud Computing oder Data Warehousing darüber gesprochen: Glaubt man dem McKinsey Global Institute, so wird es alleine in den USA in den nächsten Jahren eine Lücke von bis zu 190.000 Data Scientists geben. In diesem Kapitel beleuchten wir daher zunächst die Hintergründe des Begriffs Data Science. Dann präsentieren wir typische Anwendungsfälle und Lösungsstrategien auch aus dem Big Data Umfeld. Schließlich zeigen wir am Beispiel des Diploma of Advanced Studies in Data Science der ZHAW Möglichkeiten auf, selber aktiv zu werden.
Further description: Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch)
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/7083
Fulltext version: Published version
License (according to publishing contract): Licence according to publishing contract
Restricted until: 2019-08-01
Departement: School of Engineering
Organisational Unit: Institute of Applied Information Technology (InIT)
Appears in collections:Publikationen School of Engineering

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Stockinger-Stadelmann2014_Article_DataScienceFürLehreForschungUn.pdf704.57 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.