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Chunlei Tang The Data Industry


Provides an introduction of the data industry to the field of economics This book bridges the gap between economics and data science to help data scientists understand the economics of big data, and enable economists to analyze the data industry. It begins by explaining data resources and introduces the data asset. This book defines a data industry chain, enumerates data enterprises’ business models versus operating models, and proposes a mode of industrial development for the data industry. The author describes five types of enterprise agglomerations, and multiple industrial cluster effects. A discussion on the establishment and development of data industry related laws and regulations is provided. In addition, this book discusses several scenarios on how to convert data driving forces into productivity that can then serve society. This book is designed to serve as a reference and training guide for ata scientists, data-oriented managers and executives, entrepreneurs, scholars, and government employees. Defines and develops the concept of a “Data Industry,” and explains the economics of data to data scientists and statisticians Includes numerous case studies and examples from a variety of industries and disciplines Serves as a useful guide for practitioners and entrepreneurs in the business of data technology The Data Industry: The Business and Economics of Information and Big Data is a resource for practitioners in the data science industry, government, and students in economics, business, and statistics. CHUNLEI TANG, Ph.D., is a research fellow at Harvard University. She is the co-founder of Fudan’s Institute for Data Industry and proposed the concept of the “data industry”. She received a Ph.D. in Computer and Software Theory in 2012 and a Master of Software Engineering in 2006 from Fudan University, Shanghai, China.

7501.47 RUR

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Rajesh Jugulum Competing with High Quality Data


Create a competitive advantage with data quality Data is rapidly becoming the powerhouse of industry, but low-quality data can actually put a company at a disadvantage. To be used effectively, data must accurately reflect the real-world scenario it represents, and it must be in a form that is usable and accessible. Quality data involves asking the right questions, targeting the correct parameters, and having an effective internal management, organization, and access system. It must be relevant, complete, and correct, while falling in line with pervasive regulatory oversight programs. Competing with High Quality Data: Concepts, Tools and Techniques for Building a Successful Approach to Data Quality takes a holistic approach to improving data quality, from collection to usage. Author Rajesh Jugulum is globally-recognized as a major voice in the data quality arena, with high-level backgrounds in international corporate finance. In the book, Jugulum provides a roadmap to data quality innovation, covering topics such as: The four-phase approach to data quality control Methodology that produces data sets for different aspects of a business Streamlined data quality assessment and issue resolution A structured, systematic, disciplined approach to effective data gathering The book also contains real-world case studies to illustrate how companies across a broad range of sectors have employed data quality systems, whether or not they succeeded, and what lessons were learned. High-quality data increases value throughout the information supply chain, and the benefits extend to the client, employee, and shareholder. Competing with High Quality Data: Concepts, Tools and Techniques for Building a Successful Approach to Data Quality provides the information and guidance necessary to formulate and activate an effective data quality plan today.

8892.19 RUR

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Tom Heath Linked Data


The World Wide Web has enabled the creation of a global information space comprising linked documents. As the Web becomes ever more enmeshed with our daily lives, there is a growing desire for direct access to raw data not currently available on the Web or bound up in hypertext documents. Linked Data provides a publishing paradigm in which not only documents, but also data, can be a first class citizen of the Web, thereby enabling the extension of the Web with a global data space based on open standards – the Web of Data. In this Synthesis lecture we provide readers with a detailed technical introduction to Linked Data. We begin by outlining the basic principles of Linked Data, including coverage of relevant aspects of Web architecture. The remainder of the text is based around two main themes – the publication and consumption of Linked Data. Drawing on a practical Linked Data scenario, we provide guidance and best practices on: architectural approaches to publishing Linked Data; choosing URIs and vocabularies to identify and describe resources; deciding what data to return in a description of a resource on the Web; methods and frameworks for automated linking of data sets; and testing and debugging approaches for Linked Data deployments. We give an overview of existing Linked Data applications and then examine the architectures that are used to consume Linked Data from the Web, alongside existing tools and frameworks that enable these. Readers can expect to gain a rich technical understanding of Linked Data fundamentals, as the basis for application development, research or further study.


Table of Contents: List of Figures / Introduction / Principles of Linked Data / The Web of Data / Linked Data Design Considerations / Recipes for Publishing Linked Data / Consuming Linked Data / Summary and Outlook

2645.25 RUR

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Твердотельный накопитель A-Data XPG SX8100 512Gb ASX8100NP-512GT-C


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Жесткий диск A-Data HD650 2Tb Blue AHD650-2TU31-CBL


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HD650 A-Data

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Adata. ~ 1,4 Mrd. USD (Stand: 2007) ADATA ist ein 2001 gegründeter taiwanischer Speicherhersteller. Das Produktportfolio beinhaltet Arbeitsspeichermodule, ExpressCards, Digitale Fotorahmen und Flash-Speicher -Produkte. Im Jahr 2007 war ADATA drittgrößter Arbeitsspeicherhersteller der Welt, mit einem Marktanteil von 7,6 % und ist viertgrößter ...

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Webinar: ELStAM – Rückmeldung zu ... - adata

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ALLDATA Europe ist ein angeschlossenes Unternehmen der ALLDATA LLC, welche 1986 gegründet wurde und heute über 86.000 Werkstatt- und Karosserie-Kunden auf dem amerikanischen Kontinent hat.

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GovData ist das Datenportal für Deutschland. Im Informationsbereich finden Sie alles Wissenswerte rund um die Themen OpenData, OpenGovernment und Bürgerbeteiligung, Informationen zur Datenlizenz Deutschland und zielgruppengerechte Informationen für BürgerInnen sowie Personen aus Wirtschaft, Wissenschaft, Verwaltung, und zivilgesellschaftlichen Organisationen und Medien.

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adata – Wiktionary

adata (Lettisch): ·↑ Ernst Fraenkel: Litauisches Etymologisches Wörterbuch. Band I A–privekiúoti, Carl Winter Universitätsverlag, Heidelberg 1962 , Seite 1.· ↑ Rick Derksen: Etymological Dictionary of the Baltic Inherited Lexicon. 1. Auflage. Brill, Leiden, Boston 2015, ISBN 978-90-04-27898-1 (Band 13 der Leiden Indo-European Etymological ...

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Adata Premier Pro im Test: Schneller 4K-Speicher für ...

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Die D.A.T.A. Corporation AUTOMED hat sich auf die Entwicklung von High-End Software für radiologische Einrichtungen spezialisiert. Unsere Softwarelösungen sind auf die besonderen Bedürfnisse und Erfordernisse der Radiologie zugeschnitten

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DATAA Automation – Eine weitere WordPress-Seite

Es sieht so aus, als ob wir nicht das finden konnten, wonach du gesucht hast. Möglicherweise hilft eine Suche.

Accurate Data Recovery - Emergency Services for Hard Drive ...

Accurate Data Recovery believes that most jobs are recoverable and we stand behind this commitment with Free Evaluations and a "No Data, No Charge" policy. By using unique state-of-the-art recovery methods we are able to offer our customers the "Guaranteed Lowest Prices"; for data recovery of hard disks and tapes.

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AData(Viewer) Exploring the Dataset Landscape in Alzheimer's Disease. ABOUT. Data collected in cohort studies lay the groundwork for a plethora of Alzheimer’s disease (AD) research endeavors. In this work, we systematically sketch out the AD cohort data landscape. We accessed and investigated major AD cohort datasets with the aim of 1) characterizing their underlying data, 2) assessing the ...

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Dies umfasst das Planen und Erstellen einer geeigneten Arbeitsumgebung für datenwissenschaftliche Workloads in Azure, das Ausführen von Datenexperimenten und das Trainieren von Vorhersagemodellen, das Verwalten und Optimieren von Modellen sowie das Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion.

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Als DATAC Kunde erwarten Sie aktuelle Online-Seminare, Downloads, unser Online-Shop sowie ein Forum zum Gedanken- und Erfahrungsaustausch zwischen DATAC Anwendern.

Was ist ein Data Lake?

Beim Data Lake handelt es sich um einen sehr großen Datenspeicher, der die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen in ihrem Rohformat aufnimmt. Er kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten enthalten und lässt sich für Big-Data-Analysen einsetzen.

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Heißt es „These data are …” oder „This data is

Hinweis: Einige mei­ner Arti­kel ent­hal­ten Affi­li­ate-Links zu Buch-/ Pro­dukt­em­pfeh­lun­gen. Wenn Sie mei­ne Tipps schät­zen und über ei­nen sol­chen Link ein Pro­dukt bei Ama­zon kau­fen, er­hal­te ich zum Dank eine klei­ne Pro­vi­si­on.

Was ist ein Data Warehouse?

Das Data Warehouse stellt ein zentrales Datenbanksystem dar, das zu Analysezwecken im Unternehmen einsetzbar ist. Das System extrahiert, sammelt und sichert relevante Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen und versorgt nachgelagerte Systeme.

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A data lake is a centralized repository that allows you to store all your structured and unstructured data at any scale. You can store your data as-is, without having to first structure the data, and run different types of analytics—from dashboards and visualizations to big data processing, real-time analytics, and machine learning to guide better decisions.

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Твердотельный накопитель A-Data S40G 256Gb AS40G-256GT-C


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