In deiner Bewerbung als Data Scientist bei EY solltest du folgende Punkte hervorheben: 1. **Akademischer Hintergrund**: Betone deine Promotion in Biostatistik, da dies deine fundierten Kenntnisse in...
102 Fragen zu Data Scientist
Neue Frage stellenFragen und Antworten zum Thema Data Scientist
Erkläre die Punkte Q-, T- und L-Data in der Persönlichkeitsmessung durch Triangulation.
In der Persönlichkeitsmessung durch Triangulation werden verschiedene Datenquellen genutzt, um ein umfassenderes Bild der Persönlichkeit einer Person zu erhalten. Die Punkte Q-, T- und L-Dat...
Kann man in Power Query auf der Quellenebene Data 7 mit Data 16 mergen?
Ja, in Power Query kannst du Datenquellen auf der Quelle-Ebene mergen. Dazu gehst du wie folgt vor: 1. Öffne Power Query im Excel oder Power BI. 2. Lade die beiden Datenquellen (Data 7 und Data...
Was ist der Unterschied zwischen Panel Data und Cross-Sectional Data?
Panel Data und Cross-Sectional Data sind zwei verschiedene Arten von Datensätzen, die in der Statistik und Ökonometrie verwendet werden. 1. **Panel Data (Längsschnittdaten)**: - **D...
Ist ein Data Warehouse die erste Stufe in der BI-Architektur?
Ja, ein Data Warehouse bildet üblicherweise die erste Stufe in der Architektur von Business-Intelligence-Systemen (BI-Systemen). Es dient als zentrale Speicherplattform, in der Daten aus verschie...
Eignen sich Big Data Analytics für die Analyse von unstrukturierten Daten?
Ja, Big Data Analytics eignet sich hervorragend für die Analyse von unstrukturierten Daten wie Einträgen aus sozialen Medien oder Textdokumenten. Mithilfe von Techniken wie Natural Language...
Was ist ein Beispiel für Data Bias in der Kommunikationsbranche?
Ein Beispiel für Data Bias in der Kommunikationsbranche ist der sogenannte "Algorithmic Bias" in sozialen Medien. Algorithmen, die Inhalte kuratieren und Nutzern anzeigen können un...
Wie geht man gegen Data Bias in der Kommunikationsbranche vor?
Um Data Bias in der Kommunikationsbranche zu bekämpfen, können verschiedene Strategien und Maßnahmen ergriffen werden: 1. **Datenquellen diversifizieren**: Nutze verschiedene Datenque...
Sind wichtige Eigenschaften eines Data Warehouse die Subjektorientierung der Daten, die Zeitorientierung und die Überschreibbarkeit der Daten?
Ein Data Warehouse hat einige charakteristische Eigenschaften, die es von anderen Datenbanksystemen unterscheiden. Zu den wichtigsten Eigenschaften gehören: 1. **Subjektorientierung**: Daten wer...
Bezeichnet die Hub-and-Spoke-Architektur ein multidimensionales Datenmodell für Data Warehouses?
Nein, die Hub-and-Spoke-Architektur bezeichnet kein multidimensionales Datenmodell für Data Warehouses. Stattdessen handelt es sich um ein Netzwerkdesign, das häufig in der Logistik, im Tran...
Ermöglicht Data Mining, unbekannte Muster und Trends in großen Datensätzen zu ermitteln?
Ja, Data Mining ermöglicht es, bisher unbekannte Muster und Trends in großen Datensätzen zu ermitteln. Durch den Einsatz verschiedener Techniken wie Klassifikation, Clustering, Assozia...
Was ist Open Data?
Open Data bezeichnet Daten, die von jedermann frei genutzt, weiterverwendet und geteilt werden können, vorbehaltlich höchstens der Anforderung, die Quelle zu nennen und die Daten unter gleic...
Sind Cyberghost und G Data zusammen sinnvoll?
Ja, es kann sinnvoll sein, CyberGhost und G Data zusammen zu verwenden, da sie unterschiedliche Aspekte der Computersicherheit abdecken. CyberGhost ist ein VPN-Dienst, der deine Internetverbindung ver...
Wofür kann das Wissen aus Big Data-Analysen eingesetzt werden?
Big Data-Analysen können genutzt werden, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Dies hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Kundenverhalten zu verstehen, Pro...
Gibt es rechtliche Risiken bei Big Data Analytics durch personenbezogene Daten?
Ja, Big Data Analytics birgt eine Reihe von rechtlichen Risiken, insbesondere im Zusammenhang mit der Speicherung, Verarbeitung und Auswertung personenbezogener Daten. Hier sind einige der wichtigsten...
