Produkt zum Begriff Datenverarbeitung:
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Tritschler, Jonas: Jahresabschlussprüfung bei Outsourcing und Cloud Computing
Jahresabschlussprüfung bei Outsourcing und Cloud Computing , Die Themen Cloud Computing und Outsourcing werden in den Unternehmen immer wichtiger. Insbesondere der Mittelstand verabschiedet sich mehr und mehr vom Betrieb eines eigenen Rechenzentrums (RZ). Stattdessen werden RZ-Services und die Betreuung von Applikationen eingekauft oder auch betriebliche Funktionen wie Einkauf, Logistik und Teile des Rechnungswesens ausgelagert. Der Abschlussprüfer wird dadurch immer häufiger mit diesem Thema konfrontiert. Das Wissen über eine sachgerechte Verwendung von Bescheinigungen nach IDW PS 951 oder der Durchführung alternativer Prüfungshandlungen sowie die Fähigkeiten, selbst Bescheinigungen nach IDW PS 951 ausstellen zu können, sind unabdingbar, um sich am Prüfungsmarkt erfolgreich zu behaupten. Die folgenden Themengebiete werden ausführlich erläutert: Risiken des Cloud Computing / Outsourcing Auslagerung von rechnungslegungsrelevanten Prozessen und Funktionen Darstellung verschiedener Kriterienkataloge wie COBIT, ISO 27001, BSI-C5 Vorgehen des Abschlussprüfers bei Cloud Computing / Outsourcing nach ISA [DE] 402 Verwendung von Bescheinigungen nach IDW PS 951 und vergleichbaren internationalen Standards Das Werk gibt einen umfassenden Einblick in die Thematik Cloud Computing und Outsourcing. Anhand anschaulicher praxisrelevanter Beispiele werden typische Anwendungsfälle, auch im internationalen Kontext, diskutiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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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 € -
Eaton CKOZ-00/13, Fernzugriff
Eaton CKOZ-00/13. Typ: Fernzugriff
Preis: 187.18 € | Versand*: 0.00 € -
Eaton CKOZ-00/14, Fernzugriff
Eaton CKOZ-00/14. Typ: Fernzugriff
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Wie beeinflusst die Speicherarchitektur die Leistung und Effizienz von Computersystemen in Bezug auf Datenverarbeitung, Datenanalyse und Cloud Computing?
Die Speicherarchitektur beeinflusst die Leistung von Computersystemen, da sie bestimmt, wie schnell Daten abgerufen und verarbeitet werden können. Eine effiziente Speicherarchitektur ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse, was die Leistung des Systems insgesamt verbessert. Im Bereich des Cloud Computing kann eine optimierte Speicherarchitektur die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Datenbanken und Anwendungen verbessern, was wiederum die Effizienz des gesamten Systems steigert. Eine gut durchdachte Speicherarchitektur kann auch dazu beitragen, die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen zu senken, was insbesondere im Bereich des Cloud Computing von Bedeutung ist.
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Was sind die Vorteile von serverseitiger Datenverarbeitung gegenüber clientseitiger Datenverarbeitung?
Serverseitige Datenverarbeitung bietet bessere Sicherheit, da sensible Daten nicht auf dem Client gespeichert werden. Zudem entlastet sie den Client von rechenintensiven Aufgaben, was die Leistung verbessert. Serverseitige Datenverarbeitung ermöglicht auch eine einfachere Skalierbarkeit, da die Serverressourcen leichter angepasst werden können.
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Was sind die Vorteile von serverseitiger Datenverarbeitung im Vergleich zu clientseitiger Datenverarbeitung?
Serverseitige Datenverarbeitung bietet eine höhere Sicherheit, da sensible Daten auf dem Server statt im Browser gespeichert werden. Zudem ermöglicht sie eine bessere Skalierbarkeit, da die Serverressourcen effizienter genutzt werden können. Außerdem können serverseitige Prozesse schneller und effizienter ablaufen, da sie auf leistungsstarken Servern ausgeführt werden.
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Was sind die Vorteile der serverseitigen Datenverarbeitung im Vergleich zur clientseitigen Datenverarbeitung?
Die serverseitige Datenverarbeitung bietet eine höhere Sicherheit, da sensible Daten nicht auf dem Client gespeichert werden. Zudem ermöglicht sie eine bessere Skalierbarkeit, da die Serverressourcen flexibel angepasst werden können. Außerdem ist die serverseitige Datenverarbeitung unabhängig vom Client, was die Entwicklung von plattformübergreifenden Anwendungen erleichtert.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenverarbeitung:
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Hager TJ550 Fernzugriff nur für domovea V1
Fernzugriff nur für domovea V1.Weltweiter Fernzugriff auf ein KNX System über das Hager-Portal und den domovea-Server. Nach Vergabe von Benutzername und Passwort wird die Bedienseite im Hager-Portal konfiguriert.
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Intel Next Unit of Computing Board NUC7I3DNBE
Intel Next Unit of Computing Board NUC7I3DNBE - Motherboard - UCFF - Intel Core i3 7100U - USB 3.0 - Gigabit LAN - Onboard-Grafik
Preis: 202.49 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Intel Next Unit of Computing 10 Performance kit
Intel Next Unit of Computing 10 Performance kit - NUC10i7FNKN - Barebone - Mini-PC - 1 x Core i7 10710U / 1.1 GHz - RAM 0 GB - UHD Graphics - 1GbE - WLAN: Bluetooth 5.0, 802.11a/b/g/n/ac/ax
Preis: 575.86 € | Versand*: 0.00 €
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Was ist Datenverarbeitung 2?
Datenverarbeitung 2 bezieht sich auf die fortgeschrittene Verarbeitung von Daten, die über verschiedene Techniken und Methoden erfolgt. Dabei werden komplexe Algorithmen und Analysetools eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und nützliche Informationen daraus zu gewinnen. Datenverarbeitung 2 wird häufig in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Big Data eingesetzt.
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Was ist Datenverarbeitung Dsgvo?
Was ist Datenverarbeitung Dsgvo? Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) regelt den Umgang mit personenbezogenen Daten in der Europäischen Union. Datenverarbeitung nach DSGVO umfasst sämtliche Vorgänge im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten, wie Erhebung, Speicherung, Verarbeitung und Weitergabe. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Vorgaben der DSGVO einhalten, um die Rechte und den Schutz der betroffenen Personen zu gewährleisten. Bei Verstößen gegen die DSGVO drohen empfindliche Bußgelder.
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Was fällt unter Datenverarbeitung?
Was fällt unter Datenverarbeitung? Datenverarbeitung bezieht sich auf den Prozess der Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten mithilfe von Computern und anderen Technologien. Dies umfasst die Organisation von Daten, die Durchführung von Berechnungen, das Erstellen von Berichten und die Interpretation von Ergebnissen. Datenverarbeitung kann in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt werden, um Informationen zu generieren, Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Zu den Techniken der Datenverarbeitung gehören Datenbankmanagement, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Insgesamt spielt die Datenverarbeitung eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung großer Datenmengen und der Extraktion von relevanten Erkenntnissen.
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Was gehört zur Datenverarbeitung?
Zur Datenverarbeitung gehören verschiedene Prozesse, die dazu dienen, Daten in nutzbare Informationen umzuwandeln. Dazu zählen beispielsweise das Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten. Auch die Sicherung und der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff sind wichtige Bestandteile der Datenverarbeitung. Darüber hinaus spielen auch die Transformation und Visualisierung von Daten eine entscheidende Rolle, um sie verständlich und aussagekräftig darzustellen. Kurz gesagt, alles, was dazu dient, Daten zu organisieren, zu interpretieren und zu nutzen, gehört zur Datenverarbeitung.
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