Produkt zum Begriff Datenschutz-Und-Data-Science:
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Datenschutz und Datennutzung
Datenschutz und Datennutzung , Auch in der 4. Auflage wartet der ,Moos' mit bewährtem Konzept und höchstem Anspruch an Aktualität und Praxisbezug auf: Das Formularhandbuch vereint Muster zur Datenschutzorganisation, zur Datennutzung, zu internationalen Datentransfers, zu Unternehmensrichtlinien und Betriebsvereinbarungen sowie zu Datenschutzerklärungen und -einwilligungen. Der einheitliche Aufbau aller Kapitel nach Einleitung, Vertragsmuster und Erläuterungen der einzelnen Klauseln bietet eine schnelle Orientierung. Alle Formulare sind direkt verwendbar sowie individuell anpassbar und zeigen Optionen und Alternativformulierungen auf. Buch + Datenbank: Das komplette Werk mit sämtlichen Mustern steht Ihnen online zur Verfügung. Plus Gesetze und Entscheidungen im Volltext. Der Zugang ist bis zum Erscheinen der Neuauflage gültig. Bei Buch-Rückgabe erlöschen Ihre Rechte an der Online-Nutzung. Das Werk berücksichtigt neueste nationale und internationale Entwicklungen; zu nennen sind hier u.a. das HinschG, das TTDSG oder das EU-U.S. Data Privacy Framework mit dem Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission. Neue Kapitel, z.B. zu Unternehmensrichtlinien zur Nutzung von Videokonferenz-Tools oder Messenger-Diensten sowie zu Mobiler Arbeit, und die Ergänzung englischer Mustertexte (nun in allen Kapiteln) runden die Neuauflage ab. Herausgeber Dr. Flemming Moos und sein Team aus erfahrenen Datenschutzexpertinnen und -experten bieten damit genau das, was der Praktiker im Alltag benötigt, sei es bei der Gestaltung eigener oder der Prüfung fremder Verträge. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 149.00 € | Versand*: 0 € -
Datenschutz-Grundverordnung General Data Protection Regulation (Müthlein, Thomas)
Datenschutz-Grundverordnung General Data Protection Regulation , Bereits in 3. Auflage lieferbar! Die EU-Datenschutz-Grundverordnung mit ihren 99 Artikeln und 173 Erwägungsgründen ist deutlich umfangreicher als das Bundesdatenschutzgesetz. Zahlreiche Übersetzungs- und Redaktionsfehler erschweren die Textarbeit. Mit dieser Textausgabe haben Sie das Original in Deutsch und Englisch immer griffbereit. Ihre Vorteile: . Originaltext der DS-GVO in der konsolidierten Fassung Stand Mai 2018 . Gegenüberstellung der englischen und deutschen Fassung, da für die Textauslegung die englische Fassung verbindlich ist . inhaltliche Zuordnung der Erwägungsgründe zu den Artikeln . handliche Textausgabe im Taschenformat Inklusive E-Book (PDF) zum Download , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 202001, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Müthlein, Thomas, Auflage: 18003, Auflage/Ausgabe: 3., aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 245, Abbildungen: inkl. PDF, Fachschema: Datenschutzrecht~International (Recht)~Internationales Recht, Warengruppe: HC/Internationales und ausländ. Recht, Fachkategorie: Internationales Recht, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Datakontext Fachverlag G, Verlag: Datakontext Fachverlag G, Verlag: DATAKONTEXT, Länge: 211, Breite: 152, Höhe: 15, Gewicht: 329, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Beinhaltet: B0000034270001 V13603-9783895778377-1 B0000034270002 V13603-9783895778377-2, Vorgänger EAN: 9783895777950 9783895777813, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 24.99 € | Versand*: 0 € -
Bremer Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht
Bremer Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht , Das Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht des Stadtstaats Bremen wirft viele praktische Anwendungsfragen auf. Der neue Handkommentar bietet eine präzise Erläuterung des Bremischen Ausführungsgesetzes zu EU-Datenschutz-Grundverordnung (BremDSGVOAG) und des Bremer Informationsfreiheitsgesetzes (BremIFG), analysiert komplexe Problemlagen, die sich etwa durch die fortschreitende Digitalisierung stellen, aus erster Hand und stellt die Bezüge zu den europäischen Vorgaben (DS-GVO und JI-RL) her. Die hohe Expertise der Autorinnen und Autoren, die alle der Bremer Wissenschaft, Verwaltung und Justiz verbunden sind, garantiert den Fokus auf praxisgerechte Lösungen. So ist der Kommentar das ideale Hilfsmittel für alle, die mit dem Landesdatenschutzrecht in Bremen arbeiten. Autorinnen und Autoren Dr. Annika Brunner | Prof. Dr. Benedikt Buchner | Prof. Dr. Wolfgang Däubler | Prof. Dr. Claudio Franzius | Prof. Dr. Christine Godt | Sebastian Hapka | Dr. Annika Kieck | Prof. Dr. Dennis-Kenji Kipker | Dr. Steffen Kommer | Prof. Dr. Jörn Reinhardt | Dr. Simon Schwichtenberg | Niklas-Janis Stahnke | Sven Venzke-Caprarese , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Datenschutz einfach umsetzen | Ratgeber für Selbstständige zum Datenschutz
Der Praxisratgeber zur DSGVO für Selbstständige und kleine Unternehmen
Preis: 19.99 € | Versand*: 1.95 €
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Hat Data Science Zukunft?
Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.
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Sollte ich Data Science studieren?
Ob du Data Science studieren solltest, hängt von deinen Interessen und Zielen ab. Wenn du ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung hast und gerne komplexe Daten analysierst, könnte ein Studium in Data Science für dich geeignet sein. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Data Science ein schnell wachsendes Feld ist und gute Karrieremöglichkeiten bietet.
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Sollte man Wirtschaftsinformatik oder Data Science studieren?
Die Wahl zwischen Wirtschaftsinformatik und Data Science hängt von den persönlichen Interessen und Karrierezielen ab. Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliches Wissen mit IT-Kenntnissen und ist daher für diejenigen geeignet, die eine Karriere in der Schnittstelle von Wirtschaft und IT anstreben. Data Science hingegen konzentriert sich auf die Analyse großer Datenmengen und die Entwicklung von datengetriebenen Lösungen, was für diejenigen interessant ist, die sich für die Arbeit mit Daten und statistischen Modellen begeistern.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenschutz-Und-Data-Science:
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Scheid, Sandro: Data Science
Data Science , Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse ("Data Science") notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz
Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz , Zum Werk Der Großkommentar ist auf die Bedürfnisse von Praxis und Wissenschaft gleichermaßen zugeschnitten. Mit dogmatischem Tiefgang, aber stets auch die Rechtsanwenderin und den Rechtsanwender im Blick, erläutert das Werk die Normen der Datenschutz-Grundverordnung und sämtliche Bestimmungen des BDSG stringent und mit Blick für das Wesentliche. Auf die Darstellung des Zusammenwirkens von europäischem und nationalem Recht wird dabei ein besonderes Augenmerk gerichtet. Vorteile auf einen Blick wissenschaftlich fundierte Darstellungen hoher Praxisnutzen, auch wegen des Einbezugs der Auswirkungen von Digitalisierung und Vernetzung auf Wirtschaft und Verwaltung renommiertes Autorenteam aus Wissenschaft und Praxis Zur Neuauflage Auch die 4. Auflage wertet die aktuelle Literatur und Rechtsprechung wieder umfassend aus. Darüber hinaus werden die einschlägigen Normen des TTDSG, soweit für DS-GVO und BDSG relevant, bei den jeweiligen Kommentierungen in Bezug genommen und erörtert. Zielgruppe Für Anwaltschaft und Richterschaft, Rechtsabteilungen in Behörden und Unternehmen, Datenschutzverantwortliche, Wissenschaft. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 219.00 € | Versand*: 0 € -
Kreitz, Benedict: Beihilfentransparenz und Datenschutz - Open Data in der gemeinsamen Agrarpolitik im Lichte des wohlgeordneten Rechts
Beihilfentransparenz und Datenschutz - Open Data in der gemeinsamen Agrarpolitik im Lichte des wohlgeordneten Rechts , Zur Schaffung von Transparenz sind in vielen Bereichen des europäischen Wirtschaftsrechts, insbesondere im Beihilfenrecht, Veröffentlichungspflichten durch öffentlich zugängliche Suchmaschinen angeordnet. Von besonderer Bedeutung sind aufgrund des Umfangs der Förderung mit Blick auf den immensen Anteil am Unionshaushalt die Beihilfen, welche die EU als Direktzahlungen an die europäischen Bauern zahlt. Der Autor skizziert zunächst das regulatorische Umfeld, bei dem er die Datenbank in den Kontext der DSGVO als einschlägiges Fachrecht einordnet. Im weiteren Fortgang wird das hinter der Datenbank stehende Transparenzbegehren unter Berücksichtigung der Bedeutung der Transparenz im Unionsrecht untersucht und die Effektivität und Effizienz des aktuellen Rechtsrahmens aufgezeigt. Darüber hinaus wird auch der Frage nachgegangen, inwieweit mit der Veröffentlichung auch ökologische Nachhaltigkeitszielsetzungen verfolgt werden, wobei auch Parallelen zur europäischen ESG-Regulierung gezogen werden. Des Weiteren werden die Veröffentlichungspflichten im Bereich staatlicher Beihilfen mit den Agrarbeihilfen verglichen und auf ihre Kohärenz untersucht. Schwerpunkt der Untersuchung ist die Frage der Vereinbarkeit der Veröffentlichungspflichten mit dem grundrechtlichen europäischen Datenschutz, wobei auch der Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen im Bereich nicht-personenbezogener Daten untersucht wird. Zum Schluss macht der Autor einen konkreten Vorschlag für eine grundrechtskonforme Neugestaltung des Rechtsrahmens unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Grundsätze. , >
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Hebing, Marcel: Data Science Management
Data Science Management , Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Thema: Verstehen, Relevanz: 0018, Tendenz: +1
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Bin ich ohne Studium für Data Science geeignet?
Es ist möglich, ohne ein formales Studium in Data Science geeignet zu sein. Es gibt viele Möglichkeiten, sich selbstständig in diesem Bereich weiterzubilden, wie zum Beispiel Online-Kurse, Bootcamps oder praktische Erfahrungen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ein formaler Abschluss in Data Science oft von Arbeitgebern bevorzugt wird und einige Unternehmen möglicherweise eine entsprechende Ausbildung oder Erfahrung verlangen.
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Was sind die Zukunftschancen im Bereich Data Science?
Die Zukunftschancen im Bereich Data Science sind sehr vielversprechend. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Datenbestand in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Scientists weiter steigen. Zudem bieten neue Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer mehr Möglichkeiten für datengetriebene Entscheidungen und Innovationen. Data Science wird daher eine wichtige Rolle in vielen Branchen spielen und gute Karrieremöglichkeiten bieten.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Data Science?
Data Science befasst sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten durch Analyse, Interpretation und Vorhersage. Zu den grundlegenden Konzepten gehören Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung und -modellierung. Anwendungen umfassen Predictive Analytics, Machine Learning, Data Mining und Business Intelligence.
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Wie kann ich Data Science in meinem Unternehmen einsetzen?
Um Data Science in Ihrem Unternehmen einzusetzen, sollten Sie zunächst klare Ziele definieren, die Sie mit Hilfe von Datenanalyse erreichen möchten. Identifizieren Sie dann die relevanten Datenquellen und sammeln Sie die benötigten Daten. Anschließend können Sie Data Science-Techniken wie maschinelles Lernen und statistische Analysen anwenden, um Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um Data Science erfolgreich in Ihrem Unternehmen einzusetzen.
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