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Die Folien für den Kurzvortrag beim Kultur-Hackathons Coding da Vinci Nord 2016 sind jetzt online.

Im Rahmen des Kultur-Hackathons Coding da Vinci Nord 2016 habe ich eine Web-Applikation für die Analyse und Visualisierung der Verbreitung von Familiennamen erstellt.

Hierzu habe ich u. a. Node.js, Express, Mocha, AngularJS, D3.js, Java 8, Neo4J, MariaDB und docker verwendet.

Die Menschheit ist in der Informations- und Wissensgesellschaft angekommen. Kaum sind die ersten Änderungen verdaut, schon tauchen weitere Neuigkeiten am Horizont auf: das Internet der Dinge, Big Data, Data Science, intelligente Roboter und selbstfahrende Autos mit künstlicher Intelligenz.

Wie soll man diese Technologien bewerten? Welche Folgen werden sie haben?

This article shows how to use k-d-trees with Apache Spark.

MapReduce ist ein “Korsett” und zwingt den Entwickler in enge Grenzen. Daher macht es Sinn, “MapReduce Design Patterns” zu lesen, damit man schnell die üblichen Tricks und Kniffe kennenlernt. Ähnlich ist es ja beim Lernen von anderen Paradigmen auch, wie z. B. Devide-and-Conquer oder Rekursion. Man begreift das allgemeine Prinzip schnell, man muss aber lernen, wann und wie man es am besten einsetzt.

“MongoDB: The Definitive Guide” ist ein gelungener Überblick auf MongoDB sowohl aus Entwickler- als auch als DBA-Perspektive. Jedenfalls soweit ich das als MongoDB-Einsteiger mit mehr als 11 Jahren Data-Warehousing-Projekterfahrung sagen kann.

Das kleine Buch “NoSQL Distilled:” bietet einen guten Überblick auf die verschiedenen NoSQL-Datenbanken.

Von 2002-2006 habe ich bei einem kanadischen Hersteller einer spalten-orientierten Datenbank gearbeitet.

The Common Warehouse Metamodel (CWM) is a standard by the Object Management Group (OMG). The intention of CWM is to define a standard for metadata in Data Warehouses and Business Intelligence applications.

When i first heard of the Eclipse Modeling Framework (EMF) i got really excited, i tried it out and i wanted to use it.

Von 1999 - 2005 habe ich Informationen zum Thema "Fraud detection" auf einer Webseite gesammelt. Als ich 1999 damit als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Uni Karlsruhe anfing, gab es zum Thema "Data Science" noch nicht viel Informationen. Es hieß damals auch eher "Knowledge Discovery in Databases" (KDD) in akademischen Kreisen oder "Data Mining" in der Wirtschaft.