Einführung in die Wirtschaftsinformatik 2 at Fachhochschule Dortmund

Data Science ist ein Wissenschaftsfeld, was durch wissenschaftliche fundierte Methoden wie Prozesse, Algorithmen und Systemen die gesammelten Quellen und Daten herauszieht und dadurch  Struktuierte und unstrukturierte Daten ermöglichen

Ein Datenarchitekt ist verantwortet für Design und Aufbau  der Datenarchitektur. 

Kann detaillierte Informationen aus den Daten vom Unternehmen Überblicken und diese Datenquellen zusammenführen und zu Formalisieren. 

Mit Hilfe vom Data Warehouse oder Datenbanksystemen

= Geschäftsanalyse

Business Analyst verbessert permanent die Prozesse in einem Unternehmen (Geschäftoptimierung)

hat hohes Domänen-wissen

bringt seine eigene ideen mit rein die durch Datenanalyse zu Ergebnis führen.

Die Entwickler von Data Sience übersetzen die innen vorliegenden MODELLE mit der IT- Infrastruktur in eine Systemnahe Programmiersprache

Für die Operationalisierung und Integration der Modelle.

mit Hilfe von Algorithmen werden die Daten Analysiert 

gibt es seit 1956 durch John McCarthy 

Künstliche Intelligenz wird durch

Starke KI das ist der Mensch und durch Schwache KI ist der Roboter Unterschieden

der Roboter kann 

Lerne 

Fehler Korrigieren 

gut in Mustererkennung

Cattell-Horn-Caroll Modell

beschreibt die Menschliche Intelligenz 

Gc =Verständnis Wissen

Gf =Logisches Denken

Gq = quantitatives Wissen (Zahlen umgehen )

Grw = Lesen und Schreiben

Gsm = Kurzzeit Gedächtnis

Glr = langzeit Gedächtnis

Gv = visuelle Verarbeitung (Muster im Innerem Auge)

Ga = Auditive Verarbeitung 

Gs = Verarbeitungsgeschwindigkeit (Aufgaben bewälitgung)

Gt = Entscheidungs und Reaktionszeit 

Informationen die Maschinell auswertbar sind (Explizite und implizite Wissensdarstellung)

sind z.B:

• Graphen aus knoten und Kanten
• Verknüpfte Informationsstücken
• Entity-Attribute-Value (EAV) Modell

Besteht aus einer Initialisierung und einer Schleife die solange durch läuft bis ein Abbruchkriterium erfüllt ist

• Selektion Auswahl Individuen für die Rekombination
• Rekombination Kombination ausgewählten Individuen
• Mutation zufällige Veränderung
• Evaluation Lösungskandidaten der Generation
• Selektion Bestimmung neuen Generation 

• Qualitativ

• Quantitativ 

Qualitativ

Nominal: keine Natürliche Rheinfolge gebraucht werden 

zB Farbe, Geschlecht , Studiengang

Ordinal: in eine Rheinfolge gebracht werden

aber die Abstände zwischen den Werten sind  nicht quantifizierbar und können nicht normal ausrechnet werden 

Zb Notenspiegel, Steuerklasse 

Reifenhaftung

Quantitativ

Intervall: hat eine natürliche Rheinfolge

gegenteil von ORDINAL

Verhältnis: metrische Skala