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Inhalt: Termersetzungssysteme, Normalisierung, Konfluenz Getypter und ungetypter Lambda-Kalkül Semantik von Programmiersprachen, Anfänge der Bereichstheorie Datentypen, Kodatentypen, Induktion und Koinduktion, Rekursion und Korekursion Programmverifikation, Floyd-Hoare-Kalkül Reguläre Sprachen und endliche Automaten Beschriftete Transitionssysteme, Bisimulation und Temporallogik
 
Wie können wir uns der Herausforderung stellen, datengetriebene Unternehmen zu werden oder noch besser mit Daten umzugehen. Was sind die Entwicklungen im Big Data Umfeld und welche folgen bringen Sie für mein Unternehmen und meine Projekte mit sich? Ein Podcast über Sinn und Unsinn in der Welt von Big Data.
 
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Stichproben in der Produktion zu kontrollieren, ist unter Kosten- und Innovationsdruck nicht mehr ausreichend. Wir müssen einen Schritt weiter denken und moderne Techniken aus Analytics und Big Data verwenden, um Prozesse zu verbessern und wenn möglich so anzupassen, das erst gar kein Ausschuss mehr entsteht. Doch wie kann man sich dem Problem widm…
 
Eine Organisation, die sich ernsthaft mit den Themen Big Data und Data Science beschäftigen möchte, sollte ich auf Organisationsebene gut überlegen, wie es ein Team platziert. Dazu gibt es verschiedene Ansätze und Ideen. Neben der Frage, wo das Team im Organigramm positioniert ist, sollte man sich auch überlegen, welche Rollen im Team man benötigt.…
 
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Kurzanleitung

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