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Produkt zum Begriff Automatisierung:
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Schmertosch, Thomas: Automatisierung 4.0
Automatisierung 4.0 , Wann ist eine Verarbeitungsmaschine fit für Industrie 4.0? Die vierte industrielle Revolution stellt eine Reihe von zusätzlichen Anforderungen an die Konstruktion und die Automatisierung von Verarbeitungsmaschinen. So werden Produkte und deren Herstellungsverfahren nicht nur anspruchsvoller, sondern auch individueller. In diesem Lehrbuch werden die Herausforderungen analysiert und an aussagekräftigen Beispielen Lösungsszenarien aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Buches ist die Projektion dieser Anforderungen auf bekannte Konstruktionsprinzipien. Daraus resultierende Funktionen werden an diversen Beispielen wie z. B. die Produktion von Fotobüchern oder das Inmould-Labeling verdeutlicht. So entsteht ein Fahrplan zur Erarbeitung eines Lastenheftes für die Konstruktion einer wandlungsfähigen Verarbeitungsmaschine. Vorgestellt wird die modulare, funktions- und objektorientierte Gestaltung von individuellen Maschinen und Anlagen als ein Lösungsansatz für Effizienzsteigerungen im gesamten Lebenszyklus sowohl theoretisch als auch an praktischen Beispielen. Ein wesentliches Verfahren für die Konstruktion wandelbarer Maschinen ist die Modularisierung nach Funktionseinheiten. Diese diversen Anforderungen werden Schritt für Schritt veranschaulicht und herausgearbeitet. Das Buch richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Automatisierungstechnik und Mechatronik sowie an Wirtschafts-, Entwicklungs- und Konstruktionsingenieur:innen. Schwerpunkte: - Anforderungen und Perspektiven an Automatisierung 4.0 - Entwurf modularer Maschinen und Anlagen - Digitale Projektierung von Maschinen - Modulare Automatisierung in der Praxis In der 2. Auflage wurde das Kapitel "Kommunikation" auf den neuesten Stand gebracht sowie Abschnitte zu den Themen "Künstliche Intelligenz" und "Simulation - der digitale Zwilling" ergänzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Business Database Systems
Business Database Systems arms you with the knowledge to analyse, design and implement effective, robust and successful databases. This book is ideal for students of Business / Management Information Systems, or Computer Science, who will be expected to take a course in database systems for their degree programme. It is also excellently suited to any practitioner who needs to learn, or refresh their knowledge of, the essentials of database management systems. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Database Concepts, Global Edition
For undergraduate database management students or business professionals Here’s practical help for understanding, creating, and managing small databases—from two of the world’s leading database authorities. Database Concepts by David Kroenke and David Auer gives undergraduate database management students and business professionals alike a firm understanding of the concepts behind the software, using Access 2013 to illustrate the concepts and techniques. Three projects run throughout the text, to show students how to apply the concepts to real-life business situations. The text provides flexibility for choosing the software instructors want to use in class; allows students to work with new, complete databases, including Wedgewood Pacific Corporation, Heather Sweeney Designs, and Wallingford Motors; and includes coverage for some of the latest information on databases available. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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Wie unterstützt Mustererkennungssoftware Unternehmen bei der Automatisierung von Prozessen und der Verbesserung ihrer Datenanalyse?
Mustererkennungssoftware identifiziert wiederkehrende Muster in großen Datenmengen, um Prozesse zu automatisieren. Durch die Automatisierung können Unternehmen effizienter arbeiten und Kosten reduzieren. Zudem ermöglicht die verbesserte Datenanalyse durch die Software fundiertere Entscheidungen und eine bessere Anpassung an Kundenbedürfnisse.
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Wie kann die Automatisierung von Sicherungsprozessen in den Bereichen IT, Datenmanagement und persönlicher Sicherheit effizient implementiert werden?
Die Automatisierung von Sicherungsprozessen in den Bereichen IT, Datenmanagement und persönlicher Sicherheit kann effizient implementiert werden, indem zunächst eine gründliche Analyse der bestehenden Sicherheitslücken und -bedürfnisse durchgeführt wird. Anschließend sollten geeignete Automatisierungstools und -technologien ausgewählt und implementiert werden, um wiederkehrende Sicherungsaufgaben zu automatisieren. Es ist wichtig, regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen der automatisierten Sicherungsprozesse vorzunehmen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Sicherheitsanforderungen entsprechen. Zudem sollten Schulungen für das Personal durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass sie die automatisierten Sicherungsprozesse effektiv nutzen können.
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Für künstliche Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow und Keras verwenden, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. In der Automatisierung kann Python Skripte erstellen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. das Verschieben von Dateien, das Senden von E-Mails oder das Durchführen von Systemwartungen.
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Was sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile einer Skriptumgebung in Bezug auf Softwareentwicklung, Datenanalyse und Automatisierung von Aufgaben?
Eine Skriptumgebung ermöglicht es Entwicklern, schnell und effizient Code zu schreiben, zu testen und zu debuggen, was die Produktivität steigert. Darüber hinaus bietet sie die Möglichkeit, komplexe Datenanalysen durchzuführen, indem sie verschiedene Bibliotheken und Tools integriert. Zudem ermöglicht sie die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, was Zeit spart und Fehler reduziert. Durch die Verwendung einer Skriptumgebung können Entwickler außerdem leichter mit anderen Entwicklern zusammenarbeiten und Code wiederverwenden.
Ähnliche Suchbegriffe für Automatisierung:
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Android Database Best Practices
Battle-Tested Strategies for Storing, Managing, and Sharing Android Data “Android™ Database Best Practices goes well beyond API documentation to offer strategic advice about how to handle data in an Android application and the tools needed to develop productively. This arms the developer with a trove of solutions to nearly any problem an application may face involving data. Mastering the concepts in this book are therefore essential for any developer who wants to create professional Android applications.” –Greg Milette, Android developer, Gradison Technologies, Inc. This is the first guide to focus on one of the most critical aspects of Android development: how to efficiently store, retrieve, manage, and share information from your app’s internal database. Through real-world code examples, which you can use in your own apps, you’ll learn how to take full advantage of SQLite and the database-related classes on Android. A part of Addison-Wesley’s Android™ Deep Dive series for experienced Android developers, Android Database Best Practices draws on Adam Stroud’s extensive experience leading cutting-edge app projects. Stroud reviews the core database theory and SQL techniques you need to efficiently build, manipulate, and read SQLite databases. He explores SQLite in detail, illuminates Android’s APIs for database interaction, and shares modern best practices for working with databases in the Android environment. Through a complete case study, you’ll learn how to design your data access layer to simplify all facets of data management and avoid unwanted technical debt. You’ll also find detailed solutions for common challenges in building data-enabled Android apps, including issues associated with threading, remote data access, and showing data to users. Extensive, up-to-date sample code is available for download at github.com/android-database-best-practices/device-database. You will Discover how SQLite database differs from other relational databasesUse SQL DDL to add structure to a database, and use DML to manipulate dataDefine and work with SQLite data typesPersist highly structured data for fast, efficient accessMaster Android classes for create, read, update, and delete (CRUD) operations and database queriesShare data within or between apps via content providersMaster efficient UI strategies for displaying data, while accounting for threading issuesUse Android’s Intents API to pass data between activities when starting a new activity or serviceAchieve two-way communication between apps and remote web APIsManage the complexities of app-to-server communication, and avoid common problemsUse Android’s new Data Binding API to write less code and improve performance
Preis: 27.81 € | Versand*: 0 € -
Recipes for Continuous Database Integration: Evolutionary Database Development (Digital Short Cut)
This is the eBook version of the printed book.The past few years have seen the rise of agile or evolutionary methods in software development. These methods embrace change in requirements even late in the project. The ability to change software is because of certain practices that are followed within teams, such as Test Driven Development, Pair Programming, and Continuous Integration. Continuous Integration provides a way for software teams to integrate their work more than once a day, and promotes confidence in the software that is being developed by the team. It is thought that this practice is difficult to apply when continuously integrating the database with application code; hence, Evolutionary Database Development is considered a mismatch with agile methods. Pramod Sadalage shows that this is not necessarily true. Continuous Integration changed the way software is written. Why not extend and make the database part of the same Continuous Integration cycle so that you can see integrated results of your application as well as your database? Delivered in PDF format for quick and easy access, Recipes for Continuous Database Integration shows how the database can be brought under the preview of Continuous Integration, allowing all teams to integrate not only their application code, but also their database. This Short Cut presents a recipe for each task that needs to be done. Each recipe starts with a statement of a problem, followed by an explanation and solution. It provides concrete ways and examples to implement ideas in Refactoring Databases: Evolutionary Database Design by Scott W Ambler and Pramod Sadalage. Table of Contents What This Short Cut Covers Introduction Recipe 1 Continuously Integrating? Recipe 2 Extracting Your Database in Scripts Recipe 3 Using Version Control for Your Database Recipe 4 Automating Database or Schema Creation Recipe 5 Creating Objects in Your Database Recipe 6 Removing Database Objects Recipe 7 Removing Your Database Recipe 8 Using the Build Property Files Recipe 9 Re-Creating Your Application Database for Any Build Recipe 10 Making It Easy for New Developers to Join the Team Recipe 11 Integrating on Every Check-In Recipe 12 Naming Upgrade Scripts Recipe 13 Automating Database Change Script Creation Recipe 14 Implementing Database Version Checking Recipe 15 Sending Upgrades to Customers Sample Code Further Reading About the Author What’s in the Companion Book Related Publication
Preis: 5.34 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Database Design for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Relational Database Design
The #1 Easy, Commonsense Guide to Database Design! Michael J. Hernandez’s best-selling Database Design for Mere Mortals® has earned worldwide respect as the clearest, simplest way to learn relational database design. Now, he’s made this hands-on, software-independent tutorial even easier, while ensuring that his design methodology is still relevant to the latest databases, applications, and best practices. Step by step, Database Design for Mere Mortals®, Third Edition, shows you how to design databases that are soundly structured, reliable, and flexible, even in modern web applications. Hernandez guides you through everything from database planning to defining tables, fields, keys, table relationships, business rules, and views. You’ll learn practical ways to improve data integrity, how to avoid common mistakes, and when to break the rules. Coverage includes Understanding database types, models, and design terminology Discovering what good database design can do for you—and why bad design can make your life miserable Setting objectives for your database, and transforming those objectives into real designs Analyzing a current database so you can identify ways to improve it Establishing table structures and relationships, assigning primary keys, setting field specifications, and setting up views Ensuring the appropriate level of data integrity for each application Identifying and establishing business rules Whatever relational database systems you use, Hernandez will help you design databases that are robust and trustworthy. Never designed a database before? Settling for inadequate generic designs? Running existing databases that need improvement? Start here.
Preis: 25.67 € | Versand*: 0 €
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Was sind einige bewährte Methoden zur Sicherstellung der Datenvalidierung in einer Datenbank?
1. Verwendung von Datenbankconstraints wie Unique, Not Null und Check Constraints. 2. Implementierung von Triggern, um komplexe Validierungsregeln durchzusetzen. 3. Verwendung von Stored Procedures zur Validierung von Daten vor dem Einfügen oder Aktualisieren in der Datenbank.
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Wie beeinflusst die Automatisierung unsere Alltagsroutine?
Die Automatisierung vereinfacht viele Aufgaben und spart Zeit, da sie repetitive Tätigkeiten übernimmt. Sie ermöglicht es, bestimmte Abläufe effizienter zu gestalten und Fehler zu reduzieren. Allerdings kann sie auch dazu führen, dass wir uns weniger bewegen und weniger manuelle Fähigkeiten entwickeln.
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Wie kann eine effiziente und zuverlässige Datenabfrage in einer großen Datenbank gewährleistet werden?
Durch die Verwendung von Indexen für häufig abgefragte Datenfelder kann die Abfragegeschwindigkeit verbessert werden. Eine regelmäßige Wartung der Datenbank, wie das Löschen von unnötigen Daten und das Aktualisieren von Indizes, ist wichtig, um die Leistung zu optimieren. Die Verwendung von geeigneten Abfragesprachen und -techniken, wie z.B. SQL und Joins, kann ebenfalls dazu beitragen, effiziente und zuverlässige Datenabfragen sicherzustellen.
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Wie kann man eine effektive und präzise Datenabfrage in einer großen Datenbank durchführen?
Um eine effektive und präzise Datenabfrage in einer großen Datenbank durchzuführen, sollte man zuerst die genauen Kriterien für die Abfrage definieren. Anschließend kann man SQL-Abfragen verwenden, um die gewünschten Daten zu extrahieren. Es ist wichtig, Indizes richtig zu nutzen und die Abfrage zu optimieren, um die Performance zu verbessern.
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