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Produkt zum Begriff Datenstrukturen:


  • Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
    Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)

    Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657

    Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
  • Steuerrecht-Datenbank 2024
    Steuerrecht-Datenbank 2024

    Für das Steuerjahr 2023

    Preis: 26.95 € | Versand*: 1.95 €
  • Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
    Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)

    Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
  • Microsoft SQL Server 2012 Standard Datenbank
    Microsoft SQL Server 2012 Standard Datenbank

    Funktionen und Eigenschaften von Microsoft SQL-Server 2012 Standard Microsoft SQL-Server 2012 Standard ist eine relationale Datenbank-Management-Software von Microsoft. Sie bietet eine leistungsstarke und zuverlässige Plattform zur Verwaltung von Datenbanken. Mit einer Vielzahl von Funktionen ermöglicht sie Benutzern eine effektive Datenverwaltung und Abfrage. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen und Eigenschaften. Microsoft SQL-Server 2012 Standard bietet umfassende Funktionen zur Erstellung, Verwaltung und Wartung von Datenbanken. Hierbei können Tools wie das SQL Server Management Studio verwendet werden. Zudem können Sicherheitsberechtigungen für Datenbanken festgelegt werden, um den Zugriff auf autorisierte Benutzer zu beschränken. Die Software beinhaltet eine Business Intelligence-Plattform, mit der Benutzer Daten analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können. Tools wie SQL-Server Analysis Services ermöglichen die Erstellung und Analyse komplexer Datenmodelle, während SQL Server Reporting Services das Erstellen und Teilen von Berichten ermöglicht. Microsoft SQL-Server 2012 Standard verfügt über leistungsstarke Abfragetools, mit denen Daten schnell und effizient abgefragt werden können. Es unterstützt auch neueste Abfragesprachen wie Transact-SQL, die eine Vielzahl von Abfrageoptionen bieten. Die Datenbank-Management-Plattform ist hoch skalierbar und kann große Datenbanken mit Tausenden von Tabellen und Millionen von Zeilen verwalten. Sie unterstützt auch die Verwaltung von verteilten Datenbanken über mehrere Server hinweg. Microsoft SQL-Server 2012 Standard bietet eine nahtlose Integration mit der Cloud. Benutzer können ihre Datenbanken in der Cloud hosten und auf verschiedene Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure zugreifen. Die Software gewährleistet eine sichere Datenbankverwaltung, indem sie die neuesten Sicherheitsstandards und -protokolle unterstützt. Zusätzlich bietet sie Funktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Autorisierung, um die sichere Speicherung und Übertragung von Daten zu gewährleisten. Insgesamt bietet Microsoft SQL-Server 2012 Standard eine leistungsstarke und zuverlässige Plattform zur Verwaltung von Datenbanken. Mit den umfangreichen Funktionen und Eigenschaften können Benutzer ihre Daten effektiv verwalten und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Für wen ist Microsoft SQL-Server 2012 Standard geeignet Microsoft SQL-Server 2012 Standard: Eine umfassende Datenbank-Management-Lösung für Unternehmen jeder Größe. Microsoft SQL-Server 2012 Standard ist eine ältere Version der SQL-Server-Datenbank-Management-Software . Es ist eine umfassende Lösung, die für eine Vielzahl von Unternehmen geeignet sein kann, die eine robuste Datenbank-Management-Plattform benötigen. Microsoft SQL-Server 2012 Standard eignet sich insbesondere für kleine bis mittlere Unternehmen, die eine Datenbank-Management-Lösung benötigen, die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit bietet. Es ist auch eine geeignete Wahl für Unternehmen, die eine Business-Intelligence-Plattform benötigen, um Berichte, Dashboards und Analysen zu erstellen und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Darüber hinaus ist Microsoft SQL-Server 2012 Standard eine geeignete Wahl für Unternehmen, die eine Hochverfügbarkeitslösung benötigen, um den Ausfall von Datenbanken zu vermeiden. Die Software bietet Funktionen wie Failover-Cluster-Unterstützung und AlwaysOn-Verfügbarkeitsgruppen, um die Verfügbarkeit von Datenbanken zu gewährleisten. Da Microsoft SQL-Server 2012 Standard eine ältere Version der Software ist, ist es möglicherweise nicht die beste Wahl für Unternehmen, die nach den neuesten Funktionen und Verbesserungen suchen. Stattdessen könnte es eine kostengünstige Option für Unternehmen sein, die eine bewährte Datenbank- Management-Lösung benötigen und keine Notwendigkeit haben, auf die neueste Version zu aktualisieren. Hardware-Anforderungen für Microsoft SQL-Server 2012 Standard| für Windows Hier sind die empfohlenen Hardware-Anforderungen für die Installation und Verwendung von Microsoft SQL-Server 2012 Standard auf einem Windows-basierten Computer: Betriebssystem: Windows Server 2008 R2 SP1 oder höher, Windows 7 SP1 oder höher Prozessor: x64-kompatibler Prozessor mit mindestens 1,4 GHz Taktfrequenz (2 GHz oder schneller empfohlen) Arbeitsspeicher: Mindestens 1 GB RAM (4 GB oder mehr empfohlen) Festplattenspeicher: Mindestens 6 GB freier Speicherplatz auf der Systemfestplatte (zusätzlicher Speicherplatz für Datenbanken erforderlich) Grafikkarte: DirectX 10-kompatible Grafikkarte oder höher. Empfohlen wird eine Grafikkarte mit mindestens 1024 x 768 Pixel Auflösung. Bildschirmauflösung: 1024 x 768 Pixel. Netzwerkadapter: Ein oder mehrere Netzwerkadapter zur Kommunikation mit anderen Systemen und Anwendungen (Weitere detaillierte Angaben können beim Entwickler erfragt werden). Es ist jedoch zu...

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  • Wie kann Datenmodellierung in den Bereichen der Softwareentwicklung, Datenbankdesign und Business Intelligence eingesetzt werden, um effiziente und skalierbare Datenstrukturen zu schaffen?

    Datenmodellierung wird in der Softwareentwicklung eingesetzt, um die Struktur und Beziehungen von Daten in einer Anwendung zu definieren, was zu effizienter Programmierung und Wartung führt. Im Datenbankdesign ermöglicht die Datenmodellierung die Erstellung von Datenbanktabellen und -beziehungen, um Daten effizient zu speichern und abzurufen. Im Bereich Business Intelligence hilft die Datenmodellierung dabei, komplexe Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Datenmodellierungstechniken können effiziente und skalierbare Datenstrukturen geschaffen werden, die die Grundlage für leistungsstarke und zuverlässige Anwendungen bilden.

  • Wie kann Datenmodellierung in den Bereichen der Softwareentwicklung, Datenbankdesign und Business Intelligence eingesetzt werden, um effiziente und skalierbare Datenstrukturen zu schaffen?

    Datenmodellierung wird in der Softwareentwicklung eingesetzt, um die Struktur und Beziehungen der Daten in einer Anwendung zu definieren, was zu effizienter Programmierung und Wartung führt. Im Datenbankdesign hilft die Datenmodellierung dabei, die Datenbanktabellen, -beziehungen und -abfragen zu optimieren, um eine effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten. Im Bereich Business Intelligence ermöglicht die Datenmodellierung die Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Einblicke und Berichte zu generieren, die für das Management und die Entscheidungsfindung wichtig sind. Durch die Verwendung von Datenmodellierungstechniken können Unternehmen skalierbare Datenstrukturen erstellen, die sich an die sich ändernden Anforderungen und das Wachstum ihres Geschäfts anpassen

  • Wie kann die Datenmodellierung in den Bereichen der Softwareentwicklung, Datenbankdesign und Business Intelligence eingesetzt werden, um effiziente und skalierbare Datenstrukturen zu schaffen?

    Die Datenmodellierung ermöglicht es, die Struktur und Beziehungen der Daten in einer Software oder Datenbank zu planen und zu visualisieren, um eine effiziente und skalierbare Datenstruktur zu schaffen. Durch die Verwendung von Datenmodellierungswerkzeugen können Entwickler und Datenbankdesigner komplexe Datenstrukturen entwerfen, die den Anforderungen der Anwendung oder des Unternehmens entsprechen. Im Bereich Business Intelligence kann die Datenmodellierung verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und in einem einheitlichen Modell zu organisieren, um aussagekräftige Einblicke und Berichte zu generieren. Durch die Verwendung bewährter Datenmodellierungstechniken können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenstrukturen flexibel, wartbar und skalierbar sind, um den sich ständig ändernden Anforderungen

  • Wie kann die Datenmodellierung in den Bereichen der Softwareentwicklung, Datenbankdesign und Business Intelligence eingesetzt werden, um effiziente und skalierbare Datenstrukturen zu schaffen?

    Die Datenmodellierung wird in der Softwareentwicklung eingesetzt, um die Struktur und Beziehungen der Daten in einer Anwendung zu definieren, was zu effizienter Programmierung und Wartung führt. Im Datenbankdesign hilft die Datenmodellierung dabei, die Datenbanktabellen, -beziehungen und -abfragen zu optimieren, um eine effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten. Im Bereich Business Intelligence ermöglicht die Datenmodellierung die Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Einblicke und Berichte zu generieren. Durch die Verwendung von bewährten Modellierungstechniken können effiziente und skalierbare Datenstrukturen geschaffen werden, die den Anforderungen der Anwendung, der Datenbank oder des Business-Intelligence-Systems gerecht werden.

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  • Wie kann Datenmodellierung in den Bereichen der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Datenanalyse eingesetzt werden, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren und zu visualisieren?

    Datenmodellierung wird in den Bereichen der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Datenanalyse eingesetzt, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren und zu visualisieren, indem sie die Beziehungen zwischen den Datenobjekten darstellt. Durch die Verwendung von Datenmodellierungstechniken wie Entity-Relationship-Diagrammen oder UML-Diagrammen können komplexe Datenstrukturen in verständliche und übersichtliche Modelle umgewandelt werden. Diese Modelle dienen als Blaupausen für die Entwicklung von Datenbanken, Softwareanwendungen und Geschäftsprozessen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung verbessert wird. Darüber hinaus ermöglicht die Datenmodellierung die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen, indem sie eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames

  • Wie kann Datenmodellierung in den Bereichen der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Datenanalyse eingesetzt werden, um komplexe Datenstrukturen zu visualisieren und zu organisieren?

    Datenmodellierung wird in den Bereichen der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Datenanalyse eingesetzt, um komplexe Datenstrukturen zu visualisieren und zu organisieren, indem sie die Beziehungen zwischen den Datenobjekten darstellt. Durch die Verwendung von Datenmodellierungstechniken wie Entity-Relationship-Diagrammen oder UML-Diagrammen können komplexe Datenstrukturen in verständliche und übersichtliche Modelle umgewandelt werden. Diese Modelle helfen dabei, die Daten zu organisieren und zu verstehen, was wiederum die Entwicklung von Datenbanken, Softwareanwendungen und Geschäftsprozessen erleichtert. Darüber hinaus ermöglicht die Datenmodellierung auch die Kommunikation zwischen verschiedenen Stakeholdern, indem sie eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames Verständnis für die Datenstruktur schafft.

  • Wie beeinflussen Datenstrukturen die Leistung und Effizienz von Softwareanwendungen? Welche Arten von Datenstrukturen werden typischerweise in der Programmierung verwendet?

    Datenstrukturen beeinflussen die Leistung und Effizienz von Softwareanwendungen, da sie bestimmen, wie Daten organisiert, gespeichert und abgerufen werden. Typische Datenstrukturen in der Programmierung sind Arrays, Listen, Stapel, Warteschlangen, Bäume und Graphen. Die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend für die Effizienz und Skalierbarkeit einer Softwareanwendung.

  • Wie kann die Datenmodellierung genutzt werden, um komplexe Datenstrukturen zu visualisieren und zu organisieren?

    Durch die Datenmodellierung können komplexe Datenstrukturen in übersichtliche Modelle umgewandelt werden, die leichter zu verstehen sind. Diese Modelle können dann verwendet werden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datenobjekten zu visualisieren. Außerdem ermöglicht die Datenmodellierung die Organisation von Daten in logischen Gruppen, um die Effizienz bei der Verwaltung und Analyse zu verbessern.

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