Taming Text

How to Find, Organise, and Manipulate it
Author: Grant S. Ingersoll,Thomas S. Morton,Andrew L. Farris
Publisher: Manning Publications
ISBN: 9781933988382
Category: Computers
Page: 298
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Provides practical examples showing how to work with text in applications, covering such topics as proper name recognition, clustering, tagging, full-text search, and information extraction.

Risiko

Wie man die richtigen Entscheidungen trifft
Author: Gerd Gigerenzer
Publisher: C. Bertelsmann Verlag
ISBN: 3641119901
Category: Psychology
Page: 400
View: 7764

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Der neue Bestseller von Gerd Gigerenzer Erinnern wir uns an die weltweite Angst vor der Schweinegrippe, als Experten eine nie dagewesene Pandemie prognostizierten und Impfstoff für Millionen produziert wurde, der später still und heimlich entsorgt werden musste. Für Gerd Gigerenzer ist dies nur ein Beleg unseres irrationalen Umgangs mit Risiken. Und das gilt für Experten ebenso wie für Laien. An Beispielen aus Medizin, Rechtswesen und Finanzwelt erläutert er, wie die Psychologie des Risikos funktioniert, was sie mit unseren entwicklungsgeschichtlich alten Hirnstrukturen zu tun hat und welche Gefahren damit einhergehen. Dabei analysiert er die ungute Rolle von irreführenden Informationen, die von Medien und Fachleuten verbreitet werden. Doch Risiken und Ungewissheiten richtig einzuschätzen kann und sollte jeder lernen. Diese Risikoschulung erprobt Gigerenzer seit vielen Jahren mit verblüffenden Ergebnissen. Sein Fazit: Schon Kinder können lernen, mit Risiken realistisch umzugehen und sich gegen Panikmache wie Verharmlosung zu immunisieren.

Eine kurze Geschichte der Menschheit


Author: Yuval Noah Harari
Publisher: DVA
ISBN: 364110498X
Category: History
Page: 528
View: 3737

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Krone der Schöpfung? Vor 100 000 Jahren war der Homo sapiens noch ein unbedeutendes Tier, das unauffällig in einem abgelegenen Winkel des afrikanischen Kontinents lebte. Unsere Vorfahren teilten sich den Planeten mit mindestens fünf weiteren menschlichen Spezies, und die Rolle, die sie im Ökosystem spielten, war nicht größer als die von Gorillas, Libellen oder Quallen. Vor 70 000 Jahren dann vollzog sich ein mysteriöser und rascher Wandel mit dem Homo sapiens, und es war vor allem die Beschaffenheit seines Gehirns, die ihn zum Herren des Planeten und zum Schrecken des Ökosystems werden ließ. Bis heute hat sich diese Vorherrschaft stetig zugespitzt: Der Mensch hat die Fähigkeit zu schöpferischem und zu zerstörerischem Handeln wie kein anderes Lebewesen. Anschaulich, unterhaltsam und stellenweise hochkomisch zeichnet Yuval Harari die Geschichte des Menschen nach und zeigt alle großen, aber auch alle ambivalenten Momente unserer Menschwerdung.

R: Mining spatial, text, web, and social media data


Author: Bater Makhabel,Pradeepta Mishra,Nathan Danneman,Richard Heimann
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 178829081X
Category: Computers
Page: 651
View: 3932

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Create data mining algorithms About This Book Develop a strong strategy to solve predictive modeling problems using the most popular data mining algorithms Real-world case studies will take you from novice to intermediate to apply data mining techniques Deploy cutting-edge sentiment analysis techniques to real-world social media data using R Who This Book Is For This Learning Path is for R developers who are looking to making a career in data analysis or data mining. Those who come across data mining problems of different complexities from web, text, numerical, political, and social media domains will find all information in this single learning path. What You Will Learn Discover how to manipulate data in R Get to know top classification algorithms written in R Explore solutions written in R based on R Hadoop projects Apply data management skills in handling large data sets Acquire knowledge about neural network concepts and their applications in data mining Create predictive models for classification, prediction, and recommendation Use various libraries on R CRAN for data mining Discover more about data potential, the pitfalls, and inferencial gotchas Gain an insight into the concepts of supervised and unsupervised learning Delve into exploratory data analysis Understand the minute details of sentiment analysis In Detail Data mining is the first step to understanding data and making sense of heaps of data. Properly mined data forms the basis of all data analysis and computing performed on it. This learning path will take you from the very basics of data mining to advanced data mining techniques, and will end up with a specialized branch of data mining—social media mining. You will learn how to manipulate data with R using code snippets and how to mine frequent patterns, association, and correlation while working with R programs. You will discover how to write code for various predication models, stream data, and time-series data. You will also be introduced to solutions written in R based on R Hadoop projects. Now that you are comfortable with data mining with R, you will move on to implementing your knowledge with the help of end-to-end data mining projects. You will learn how to apply different mining concepts to various statistical and data applications in a wide range of fields. At this stage, you will be able to complete complex data mining cases and handle any issues you might encounter during projects. After this, you will gain hands-on experience of generating insights from social media data. You will get detailed instructions on how to obtain, process, and analyze a variety of socially-generated data while providing a theoretical background to accurately interpret your findings. You will be shown R code and examples of data that can be used as a springboard as you get the chance to undertake your own analyses of business, social, or political data. This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products: Learning Data Mining with R by Bater Makhabel R Data Mining Blueprints by Pradeepta Mishra Social Media Mining with R by Nathan Danneman and Richard Heimann Style and approach A complete package with which will take you from the basics of data mining to advanced data mining techniques, and will end up with a specialized branch of data mining—social media mining.

Die Kunst des Game Designs

Bessere Games konzipieren und entwickeln
Author: Jesse Schell
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958452841
Category: Computers
Page: 680
View: 7374

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Grundlagen der Entwicklung und Konzeption klassischer Spiele von einem der weltweit führenden Game Designer Mehr als 100 Regeln und zentrale Fragen zur Inspiration für den kreativen Prozess Zahlreiche wertvolle Denkanstöße für die Konzeption eines erfolgreichen Spiels Jeder kann die Grundlagen des Game Designs meistern – dazu bedarf es keines technischen Fachwissens. Dabei zeigt sich, dass die gleichen psychologischen Grundprinzipien, die für Brett-, Karten- und Sportspiele funktionieren, ebenso der Schlüssel für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Videospiele sind. Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie im Prozess der Spielekonzeption und -entwicklung vorgehen, um bessere Games zu kreieren. Jesse Schell zeigt, wie Sie Ihr Game durch eine strukturierte methodische Vorgehensweise Schritt für Schritt deutlich verbessern. Mehr als 100 gezielte Fragestellungen eröffnen Ihnen dabei neue Perspektiven auf Ihr Game, so dass Sie die Features finden, die es erfolgreich machen. Hierzu gehören z.B. Fragen wie: Welche Herausforderungen stellt mein Spiel an die Spieler? Fördert es den Wettbewerb unter den Spielern? Werden sie dazu motiviert, gewinnen zu wollen? So werden über hundert entscheidende Charakteristika für ein gut konzipiertes Spiel untersucht. Mit diesem Buch wissen Sie, worauf es bei einem guten Game ankommt und was Sie alles bedenken sollten, damit Ihr Game die Erwartungen Ihrer Spieler erfüllt und gerne gespielt wird. Zugleich liefert es Ihnen jede Menge Inspiration – halten Sie beim Lesen Zettel und Stift bereit, um Ihre neuen Ideen sofort festhalten zu können

The Design of Everyday Things

Psychologie und Design der alltäglichen Dinge
Author: Norman Don
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648105
Category: Business & Economics
Page: 320
View: 6929

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Apple, Audi, Braun oder Samsung machen es vor: Gutes Design ist heute eine kritische Voraussetzung für erfolgreiche Produkte. Dieser Klassiker beschreibt die fundamentalen Prinzipien, um Dinge des täglichen Gebrauchs umzuwandeln in unterhaltsame und zufriedenstellende Produkte. Don Norman fordert ein Zusammenspiel von Mensch und Technologie mit dem Ziel, dass Designer und Produktentwickler die Bedürfnisse, Fähigkeiten und Handlungsweisen der Nutzer in den Vordergrund stellen und Designs an diesen angepasst werden. The Design of Everyday Things ist eine informative und spannende Einführung für Designer, Marketer, Produktentwickler und für alle an gutem Design interessierten Menschen. Zum Autor Don Norman ist emeritierter Professor für Kognitionswissenschaften. Er lehrte an der University of California in San Diego und der Northwest University in Illinois. Mitte der Neunzigerjahre leitete Don Norman die Advanced Technology Group bei Apple. Dort prägte er den Begriff der User Experience, um über die reine Benutzbarkeit hinaus eine ganzheitliche Erfahrung der Anwender im Umgang mit Technik in den Vordergrund zu stellen. Norman ist Mitbegründer der Beratungsfirma Nielsen Norman Group und hat unter anderem Autohersteller von BMW bis Toyota beraten. „Keiner kommt an Don Norman vorbei, wenn es um Fragen zu einem Design geht, das sich am Menschen orientiert.“ Brand Eins 7/2013 „Design ist einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile. Dieses Buch macht Spaß zu lesen und ist von größter Bedeutung.” Tom Peters, Co-Autor von „Auf der Suche nach Spitzenleistungen“

Working with Text

Tools, Techniques and Approaches for Text Mining
Author: Emma Tonkin,Gregory J.L Tourte
Publisher: Elsevier
ISBN: 1780634307
Category: Business & Economics
Page: 344
View: 9244

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What is text mining, and how can it be used? What relevance do these methods have to everyday work in information science and the digital humanities? How does one develop competences in text mining? Working with Text provides a series of cross-disciplinary perspectives on text mining and its applications. As text mining raises legal and ethical issues, the legal background of text mining and the responsibilities of the engineer are discussed in this book. Chapters provide an introduction to the use of the popular GATE text mining package with data drawn from social media, the use of text mining to support semantic search, the development of an authority system to support content tagging, and recent techniques in automatic language evaluation. Focused studies describe text mining on historical texts, automated indexing using constrained vocabularies, and the use of natural language processing to explore the climate science literature. Interviews are included that offer a glimpse into the real-life experience of working within commercial and academic text mining. Introduces text analysis and text mining tools Provides a comprehensive overview of costs and benefits Introduces the topic, making it accessible to a general audience in a variety of fields, including examples from biology, chemistry, sociology, and criminology

Power: Die 48 Gesetze der Macht

Kompaktausgabe
Author: Robert Greene
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446435530
Category: Political Science
Page: 256
View: 2796

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Mit über 200.000 verkauften Exemplaren dominierte „Power – Die 48 Gesetze der Macht“ von Robert Greene monatelang die Bestsellerlisten. Nun erscheint der Klassiker als Kompaktausgabe: knapp, prägnant, unterhaltsam. Wer Macht haben will, darf sich nicht zu lange mit moralischen Skrupeln aufhalten. Wer glaubt, dass ihn die Mechanismen der Macht nicht interessieren müssten, kann morgen ihr Opfer sein. Wer behauptet, dass Macht auch auf sanftem Weg erreichbar ist, verkennt die Wirklichkeit. Dieses Buch ist der Machiavelli des 21. Jahrhunderts, aber auch eine historische und literarische Fundgrube voller Überraschungen.

Handbook of Linguistic Annotation


Author: Nancy Ide,James Pustejovsky
Publisher: Springer
ISBN: 9402408819
Category: Language Arts & Disciplines
Page: 1459
View: 9057

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This handbook offers a thorough treatment of the science of linguistic annotation. Leaders in the field guide the reader through the process of modeling, creating an annotation language, building a corpus and evaluating it for correctness. Essential reading for both computer scientists and linguistic researchers.Linguistic annotation is an increasingly important activity in the field of computational linguistics because of its critical role in the development of language models for natural language processing applications. Part one of this book covers all phases of the linguistic annotation process, from annotation scheme design and choice of representation format through both the manual and automatic annotation process, evaluation, and iterative improvement of annotation accuracy. The second part of the book includes case studies of annotation projects across the spectrum of linguistic annotation types, including morpho-syntactic tagging, syntactic analyses, a range of semantic analyses (semantic roles, named entities, sentiment and opinion), time and event and spatial analyses, and discourse level analyses including discourse structure, co-reference, etc. Each case study addresses the various phases and processes discussed in the chapters of part one.

Hello World!

Programmieren für Kids und andere Anfänger
Author: Warren Sande,Carter Sande
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446438149
Category: Computers
Page: 501
View: 5773

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HELLO WORLD// - Alle Erklärungen der Konzepte in einfacher Sprache - Sehr viele Bilder, Cartoons und lustige Beispiele - Umfassende Fragen und Aufgaben zum Üben und Lernen - Farbig illustriert In diesem Buch lernst Du, mit dem Computer in seiner Sprache zu sprechen. Willst du ein Spiel erfinden? Eine Firma gründen? Ein wichtiges Problem lösen? Als ersten Schritt lernst Du, eigene Programme zu schreiben. Programmieren ist eine tolle Herausforderung, und dieses Buch macht Dir den Einstieg leicht. Diese neue Ausgabe von Hello World! zeigt Dir in einfacher und ansprechender Weise die Welt der Computerprogrammierung. Warren Sande hat es gemeinsam mit seinem Sohn Carter geschrieben, und sie haben sich auch viele lustige Beispiele ausgedacht, mit denen Du prima lernen kannst. Das Buch wurde von Pädagogen überarbeitet und eignet sich für Kinder genauso wie für ihre Eltern. Du brauchst keine Programmierkenntnisse mitzubringen, sondern nur zu wissen, wie man einen Computer bedient. Wenn Du ein Programm starten und eine Datei speichern kannst, reicht das schon! Hello World! arbeitet mit Python. Diese Programmiersprache ist besonders leicht zu erlernen. Mit den humorvollen Beispielen lernst Du die Grundlagen des Programmierens kennen, wie z.B. Schleifen, Entscheidungen, Eingaben und Ausgaben, Datenstrukturen, Grafiken und vieles mehr. AUS DEM INHALT // Speicher und Variablen // Datentypen // GUIs – Grafische Benutzeroberflächen // Immer diese Entscheidungen // Schleifen // Nur für dich – Kommentare // Geschachtelte und variable Schleifen // Listen und Wörterbücher // Funktionen // Objekte // Module // Sprites und Kollisionserkennung // Ereignisse // Sound // Ausgabeformatierung und Strings // Das Zufallsprinzip // Computersimulationen

Big Data Analytics


Author: N.A
Publisher: Elsevier
ISBN: 0444634975
Category: Mathematics
Page: 390
View: 6737

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While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions. Review of big data research challenges from diverse areas of scientific endeavor Rich perspective on a range of data science issues from leading researchers Insight into the mathematical and statistical theory underlying the computational methods used to address big data analytics problems in a variety of domains

Modern Computational Models of Semantic Discovery in Natural Language


Author: Žižka, Jan
Publisher: IGI Global
ISBN: 146668691X
Category: Computers
Page: 335
View: 1893

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Language—that is, oral or written content that references abstract concepts in subtle ways—is what sets us apart as a species, and in an age defined by such content, language has become both the fuel and the currency of our modern information society. This has posed a vexing new challenge for linguists and engineers working in the field of language-processing: how do we parse and process not just language itself, but language in vast, overwhelming quantities? Modern Computational Models of Semantic Discovery in Natural Language compiles and reviews the most prominent linguistic theories into a single source that serves as an essential reference for future solutions to one of the most important challenges of our age. This comprehensive publication benefits an audience of students and professionals, researchers, and practitioners of linguistics and language discovery. This book includes a comprehensive range of topics and chapters covering digital media, social interaction in online environments, text and data mining, language processing and translation, and contextual documentation, among others.

Web and Network Data Science

Modeling Techniques in Predictive Analytics
Author: Thomas W. Miller
Publisher: FT Press
ISBN: 0133887642
Category: Computers
Page: 384
View: 8750

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Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics. Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.

Modeling Techniques in Predictive Analytics with Python and R

A Guide to Data Science
Author: Thomas W. Miller
Publisher: FT Press
ISBN: 013389214X
Category: Computers
Page: 448
View: 5008

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Master predictive analytics, from start to finish Start with strategy and management Master methods and build models Transform your models into highly-effective code—in both Python and R This one-of-a-kind book will help you use predictive analytics, Python, and R to solve real business problems and drive real competitive advantage. You’ll master predictive analytics through realistic case studies, intuitive data visualizations, and up-to-date code for both Python and R—not complex math. Step by step, you’ll walk through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective Python and R code, interpreting results, and more. Each chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work—and maximize their value. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, addresses everything you need to succeed: strategy and management, methods and models, and technology and code. If you’re new to predictive analytics, you’ll gain a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already working in the field, you’ll master powerful new skills. If you’re familiar with either Python or R, you’ll discover how these languages complement each other, enabling you to do even more. All data sets, extensive Python and R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller/ Python and R offer immense power in predictive analytics, data science, and big data. This book will help you leverage that power to solve real business problems, and drive real competitive advantage. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, illuminating each technique with carefully explained code for the latest versions of Python and R. If you’re new to predictive analytics, Miller gives you a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, you’ll learn crucial skills you don’t already have. Using Python and R, Miller addresses multiple business challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic code that delivers actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. Appendices include five complete case studies, and a detailed primer on modern data science methods. Use Python and R to gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more

Modeling Techniques in Predictive Analytics

Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition
Author: Thomas W. Miller
Publisher: FT Press
ISBN: 0133886190
Category: Computers
Page: 384
View: 8057

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To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels: Strategy and management Methods and models Technology and code This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories. Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have. Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more. Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value. Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively. All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike. Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods. Gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more

Die Schatten der Globalisierung


Author: Joseph Stiglitz
Publisher: Siedler Verlag
ISBN: 3641202779
Category: Business & Economics
Page: N.A
View: 1740

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Explodierende Aktienkurse und scheinbar nie dagewesenes Wirtschaftswachstum kennzeichneten die »Goldenen Neunziger« – bis der Absturz in eine weltweite, tiefe und bis heute andauernde Rezession folgte. Was ist schief gelaufen? Nobelpreisträger Joseph Stiglitz zeigt, welchen Kräften sich der schwindelerregende Boom verdankte und inwiefern in ihm bereits die Saat der Zerstörung angelegt war. Stiglitz, als Berater der ersten Clinton-Administration und später Chefökonom der Weltbank ein intimer Kenner des »Tatorts Washington« (NZZ) und der internationalen Konzernzentralen, weiß von den strategischen Entscheidungen in den innersten Zirkeln von Politik und Wirtschaft zu berichten, aber auch von den hitzigen Debatten, die diesen vorausgingen. Selbstkritisch beleuchtet er die globalen Folgen ihres gemeinsamen Tuns: Wie ist die Fixierung auf den Defizitabbau heute zu bewerten? Wie wirkt sich die von der US-Regierung exzessiv betriebene Deregulierung des Marktes aus? Wohin hat uns die Maxime, Eigennutz diene automatisch auch der Allgemeinheit, geführt? Das Gleichgewicht zwischen Staat und Markt ist verloren gegangen, so Stiglitz’ zentrale These. Um diese Balance wiederherzustellen, entwickelt Stiglitz eine überzeugende Alternative zum Diktat des Marktes – denn das, so zeigt er auf provozierende Weise, ist nicht nur wenig sozial, sondern auf lange Sicht sogar unwirtschaftlich.

Die 4-Stunden-Woche

Mehr Zeit, mehr Geld, mehr Leben
Author: Timothy Ferriss
Publisher: Ullstein eBooks
ISBN: 3843704457
Category: Business & Economics
Page: 352
View: 9417

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Warum arbeiten wir uns eigentlich zu Tode? Haben wir nichts Besseres zu tun? Und ob! - sagt Timothy Ferriss. Der junge Unternehmer war lange Workaholic mit 80-Stunden-Woche. Doch dann erfand er MBA - Management by Absence - und ist seitdem freier, reicher, glücklicher. Mit viel Humor, provokanten Denkanstößen und erprobten Tipps erklärt Ferriss, wie sich die 4-Stunden-Woche bei vollem Lohnausgleich verwirklichen lässt. Der Wegweiser für eine Flucht aus dem Hamsterrad und ein Manifest für eine neue Gewichtung zwischen Leben und Arbeiten.

Programmieren lernen mit Python


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3955618072
Category: Computers
Page: 320
View: 1739

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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.