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Roberto V. Zicari

   
  • Professor, Herausgeber
  • Yrkeshögskolan Arcada, Seoul National University, ODBMS Industry Watch Blog

Roberto V. Zicari ist Professor an der Yrkeshögskolan Arcada, Helsinki, Finnland, und Adjunct Professor an der Seoul National University, Südkorea. Er leitet ein Team internationaler Experten, die einen Bewertungsprozess für vertrauenswürdige KI entwickelt haben, genannt Z-Inspection. Zuvor war er Professor für Datenbankund Informationssysteme (DBIS) an der Goethe-Universität Frankfurt, wo er das Frankfurt Big Data Lab gründete. Er ist ein international anerkannter Datenbank- und Big-Data-Experte. Er ist außerdem Herausgeber des Webportals https://www.odbms.org/ und des ODBMS Industry Watch Blog. Er war mehrere Jahre lang Gastprofessor am Center for Entrepreneurship and Technology im Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen und Operations Research der UC Berkeley (USA).

Alle Artikel von Roberto V. Zicari

Gokhan Uluderya, Leiter der Produktentwicklung für Datenplattformen bei InterSystems, führt aus, wie KI und translytische Datenplattformen das Gesundheitswesen revolutionieren können. Der Text ist eine Übersetzung des von Roberto V. Zicari auf Englisch geführten Interviews [1].
Über Datenplattformen – Interview mit Gokhan Uluderya
„Es ist großartig, Daten zu erhalten, aber ihre Eingabe kann mühsam sein. EHRs (Electronic Health Records) bieten allen Beteiligten enorme Vorteile, da die benötigten Informationen in einem einzigen Computer gespeichert sind und ein Großteil davon strukturiert ist. Die größte Herausforderung besteht darin, diese Informationen dorthin zu bekommen.“ Der Text ist eine Übersetzung des von Roberto V. Z..
Aus der Szene: On Managing Electronic Health Records. Q&A with Jonathan Teich
BigQuery DataFrames (BigFrames) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek von Google, die eine zu pandas kompatible API zur Analyse von in BigQuery gespeicherten Daten bereitstellt. Im Gegensatz zu pandas, das Daten in den lokalen Speicher lädt, übersetzt BigFrames Operationen in BigQuery-SQL, damit Datenwissenschaftler mit Datensätzen im Terabyte-Bereich unter Verwendung der vertrauten pandas-Syntax..
Architektur und Kompromisse von BigQuery DataFrames – Interview mit Ivan Santa Maria Filho