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Wie kann SPARQL verwendet werden, um Datenabfragen und -manipulationen in Linked Data durchzuführen?
SPARQL ist eine Abfragesprache für Linked Data, die ähnlich wie SQL funktioniert. Mit SPARQL können Benutzer Daten abfragen, filtern und manipulieren, indem sie Muster in den verknüpften Daten identifizieren. Durch die Verwendung von SPARQL können Benutzer komplexe Abfragen über verschiedene Datenquellen hinweg ausführen und die Ergebnisse in verschiedenen Formaten exportieren. **
Was sind die Vorteile von Linked Data in Bezug auf die Integration und Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen im Internet? Wie kann Linked Data zur Verbesserung der Dateninteroperabilität und -zugänglichkeit beitragen?
Linked Data ermöglicht die Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen im Internet durch die Verwendung von einheitlichen Standards wie RDF und URI. Dadurch können Daten einfacher integriert und miteinander verknüpft werden. Dies trägt zur Verbesserung der Dateninteroperabilität und -zugänglichkeit bei, da Informationen leichter gefunden, kombiniert und ausgetauscht werden können. **
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McGregor, Susan E.: Practical Python Data Wrangling and Data QualityPractical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 395, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 234, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,64,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Semantic Knowledge Modelling via Open Linked Ontologies, Fachbücher von Stamatios Theocharis, George A TsihrintzisDas Buch "Semantic Knowledge Modelling via Open Linked Ontologies" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von semantischen Webtechnologien und offenen verlinkten Daten im Bereich der öffentlichen Verwaltung. Es beleuchtet, wie technologische Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz das e-Government voranbringen können, indem sie den Austausch bewährter Praktiken und die Verbreitung von administrativem Wissen fördern. Die Autoren, Stamatios Theocharis und George A. Tsihrintzis, entwickeln innovative Ansätze zur Modellierung und Verwaltung grosser Datenmengen, die von öffentlichen Institutionen generiert werden. Das Buch ist in acht Kapitel unterteilt, die jeweils mit relevanten bibliografischen Referenzen versehen sind, um eine tiefere Auseinandersetzung mit den Themen zu ermöglichen. Ergänzende Anhänge bieten Konfigurationsdateien der entwickelten Anwendungen, was den praktischen Nutzen des Werkes unterstreicht. Es richtet sich an ein breites Publikum, darunter Fachleute, Studierende und Interessierte aus verschiedenen Disziplinen, die sich mit den neuesten Entwicklungen im e-Government vertraut machen möchten.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die beliebtesten Aromen für E-Zigarette Liquids?
Die beliebtesten Aromen für E-Zigarette Liquids sind Fruchtgeschmäcker wie Erdbeere, Wassermelone und Mango, gefolgt von süßen Geschmacksrichtungen wie Vanille, Karamell und Schokolade. Einige weitere beliebte Aromen sind Menthol, Minze und Tabak. Die Auswahl an Aromen für E-Zigarette Liquids ist jedoch sehr vielfältig und es gibt für jeden Geschmack etwas Passendes. **
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Wie viel Nikotin in e Zigarette?
In einer E-Zigarette kann die Menge an Nikotin variieren, je nachdem, welches E-Liquid verwendet wird. Die meisten E-Liquids enthalten eine bestimmte Menge an Nikotin, die in Milligramm pro Milliliter gemessen wird. Typischerweise reicht die Nikotinkonzentration von 0 mg/ml bis zu 50 mg/ml oder sogar höher. Es ist wichtig, die Nikotinstärke des E-Liquids zu kennen, um die richtige Menge an Nikotin zu konsumieren und eine Überdosierung zu vermeiden. Es wird empfohlen, mit einer niedrigen Nikotinkonzentration zu beginnen und bei Bedarf die Stärke anzupassen. **
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Wie kann Linked Data dazu beitragen, Informationen über verschiedene Datenquellen hinweg miteinander zu verknüpfen und zu integrieren? Welche Vorteile bietet die Verwendung von Linked Data für die Organisation und Nutzung von Informationen?
Linked Data ermöglicht es, Informationen aus verschiedenen Datenquellen miteinander zu verknüpfen, indem sie durch ein einheitliches Identifikationssystem verbunden werden. Dadurch können Nutzer auf eine breite Palette von Informationen zugreifen, die über verschiedene Quellen verteilt sind. Die Verwendung von Linked Data erleichtert die Integration und Analyse von Daten, was zu einer effizienteren Organisation und Nutzung von Informationen führt. **
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Wie können Linked Data-Prinzipien zur Verbesserung der Datenverknüpfung und -nutzung in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden?
Linked Data-Prinzipien ermöglichen die Verknüpfung von Daten über verschiedene Quellen hinweg durch die Verwendung von eindeutigen Identifikatoren und standardisierten Formaten. Dadurch können Anwendungen auf eine breitere Datenbasis zugreifen und relevante Informationen effizienter abrufen. Die Nutzung von Linked Data fördert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und erleichtert die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen. **
Was sind die Vorteile von Linked Data für die Organisation und Verwaltung von Informationen?
Linked Data ermöglicht es, Informationen miteinander zu verknüpfen und somit Zusammenhänge besser zu verstehen. Dadurch wird die Suche nach relevanten Informationen erleichtert und effizienter gestaltet. Zudem fördert Linked Data die Interoperabilität und den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen und Organisationen. **
Was sind die grundlegenden Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten von SPARQL in Bezug auf die Abfrage von Linked Data?
SPARQL ist eine Abfragesprache für Linked Data, die es ermöglicht, komplexe Abfragen über verschiedene Datenquellen hinweg zu stellen. Die grundlegenden Funktionen von SPARQL umfassen das Filtern, Sortieren und Gruppieren von Daten sowie das Verknüpfen von verschiedenen Datensätzen. Durch die Verwendung von SPARQL können Benutzer detaillierte Informationen aus Linked Data abrufen und analysieren. **
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Linked Open Data -- Creating Knowledge Out of Interlinked Data, Fachbücher von Sören Auer, Sebastian Tramp, Volha BrylDas Buch "Linked Open Data -- Creating Knowledge Out of Interlinked Data" bietet eine umfassende Einführung in das Konzept der Linked Open Data (LOD) und dessen Bedeutung für die Realisierung des Semantic Web. Es basiert auf den Ergebnissen des Forschungsprojekts LOD2, das von der Europäischen Kommission gefördert wurde und führende Forschungsgruppen sowie Unternehmen aus Europa und Südkorea zusammenbrachte. Ziel des Projekts war es, die Forschung und Entwicklung in vier zentralen Bereichen der Linked Data voranzutreiben: der Verwaltung von RDF-Daten, der Extraktion und Anreicherung strukturierter RDF-Daten, der Verknüpfung und Fusion von Linked Data aus unterschiedlichen Quellen sowie der Erstellung, Erkundung und Visualisierung von Linked Data. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Interessierte, die ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten im Bereich der verknüpften Daten gewinnen möchten.51,36 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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McGregor, Susan E.: Practical Python Data Wrangling and Data QualityPractical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 395, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 234, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,64,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann SPARQL verwendet werden, um Datenabfragen und -manipulationen in Linked Data durchzuführen?
SPARQL ist eine Abfragesprache für Linked Data, die ähnlich wie SQL funktioniert. Mit SPARQL können Benutzer Daten abfragen, filtern und manipulieren, indem sie Muster in den verknüpften Daten identifizieren. Durch die Verwendung von SPARQL können Benutzer komplexe Abfragen über verschiedene Datenquellen hinweg ausführen und die Ergebnisse in verschiedenen Formaten exportieren. **
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Was sind die Vorteile von Linked Data in Bezug auf die Integration und Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen im Internet? Wie kann Linked Data zur Verbesserung der Dateninteroperabilität und -zugänglichkeit beitragen?
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Die beliebtesten Aromen für E-Zigarette Liquids sind Fruchtgeschmäcker wie Erdbeere, Wassermelone und Mango, gefolgt von süßen Geschmacksrichtungen wie Vanille, Karamell und Schokolade. Einige weitere beliebte Aromen sind Menthol, Minze und Tabak. Die Auswahl an Aromen für E-Zigarette Liquids ist jedoch sehr vielfältig und es gibt für jeden Geschmack etwas Passendes. **
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Just-in-Time Compilation von Linked Data Querys mit LLVM, Taschenbuch von Steffen Brüheim, AV Akademikerverlag, 978-3-639-80974-9Just-in-time Compilation Von Linked Data Querys Mit Llvm, Taschenbuch Von Steffen Brüheim, Av Akademikerverlag, 978-3-639-80974-9, Seitenanzahl: 144223,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie können Linked Data-Prinzipien zur Verbesserung der Datenverknüpfung und -nutzung in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden?
Linked Data-Prinzipien ermöglichen die Verknüpfung von Daten über verschiedene Quellen hinweg durch die Verwendung von eindeutigen Identifikatoren und standardisierten Formaten. Dadurch können Anwendungen auf eine breitere Datenbasis zugreifen und relevante Informationen effizienter abrufen. Die Nutzung von Linked Data fördert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und erleichtert die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen. **
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SPARQL ist eine Abfragesprache für Linked Data, die es ermöglicht, komplexe Abfragen über verschiedene Datenquellen hinweg zu stellen. Die grundlegenden Funktionen von SPARQL umfassen das Filtern, Sortieren und Gruppieren von Daten sowie das Verknüpfen von verschiedenen Datensätzen. Durch die Verwendung von SPARQL können Benutzer detaillierte Informationen aus Linked Data abrufen und analysieren. **
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