Artwork

İçerik Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

#47: Test Data Management meets Data Science

26:21
 
Paylaş
 

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on March 30, 2025 13:59 (18d ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Manage episode 458921174 series 3071211
İçerik Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

Nach einer erkenntnisreichen Abwägung der Frage: “Synthetische Daten oder Livedaten” kommt Alexander im Podcast mit Markus schnell zur praktischen Bedeutung der Datenwissenschaft (Data Science) für das Testdatenmanagement. Er platziert das Thema in ein Set von eigenen Datenregeln, die sich auf Technik, Datenqualität und Realiltät beziehen. Am Beispiel der Verwendungsanalyse von realen Daten und der Datenreduktion macht Alexander den praktischen Bezug der Data Science für das Testdatenmanagement erkennbar. Die Zeitvorteile, die sich aus der Anwendung des Datenwissen insbesondere bei großen Datenmengen ergeben, deuten für Alexander auf eine weiter steigende Bedeutung des Themas in der Zukunft hin.

Alexander Becker kann kontaktiert werden via email (alexander.becker@gmx.de) oder linkedin https://www.linkedin.com/in/alexander-becker-aa075621

Grundlagen: Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking

Online Kurse/ Materialien von IBM Was ist maschinelles Lernen (ML)? | IBM

Was ist Clustering? | IBM

Was ist k-Means-Clustering? | IBM

  continue reading

50 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on March 30, 2025 13:59 (18d ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Manage episode 458921174 series 3071211
İçerik Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Wilson Campero and Qytera Software Testing Solutions GmbH veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

Nach einer erkenntnisreichen Abwägung der Frage: “Synthetische Daten oder Livedaten” kommt Alexander im Podcast mit Markus schnell zur praktischen Bedeutung der Datenwissenschaft (Data Science) für das Testdatenmanagement. Er platziert das Thema in ein Set von eigenen Datenregeln, die sich auf Technik, Datenqualität und Realiltät beziehen. Am Beispiel der Verwendungsanalyse von realen Daten und der Datenreduktion macht Alexander den praktischen Bezug der Data Science für das Testdatenmanagement erkennbar. Die Zeitvorteile, die sich aus der Anwendung des Datenwissen insbesondere bei großen Datenmengen ergeben, deuten für Alexander auf eine weiter steigende Bedeutung des Themas in der Zukunft hin.

Alexander Becker kann kontaktiert werden via email (alexander.becker@gmx.de) oder linkedin https://www.linkedin.com/in/alexander-becker-aa075621

Grundlagen: Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking

Online Kurse/ Materialien von IBM Was ist maschinelles Lernen (ML)? | IBM

Was ist Clustering? | IBM

Was ist k-Means-Clustering? | IBM

  continue reading

50 bölüm

Tüm bölümler

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi

Keşfederken bu şovu dinleyin
Çal