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Was sind die Vorteile von Immutable Data Structures in der Softwareentwicklung?
Immutable Data Structures bieten eine höhere Sicherheit, da Daten nicht versehentlich verändert werden können. Sie ermöglichen eine einfachere Parallelisierung von Code, da Daten nicht synchronisiert werden müssen. Zudem erleichtern sie das Debugging, da der Zustand der Daten zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar ist. **
Was sind die Vorteile von immutable Data-Strukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Data-Strukturen sind thread-safe, da sie nicht verändert werden können. Dadurch entstehen weniger Fehler durch gleichzeitige Zugriffe. Zudem ermöglichen sie eine einfachere Nachverfolgung von Änderungen, da alte Versionen beibehalten werden. Schließlich fördern sie eine funktionale Programmierweise, die zu weniger Seiteneffekten führt. **
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Produkte zum Begriff Immutable Data:
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D'Ignazio, Catherine: Data FeminismData Feminism , Cutting edge strategies for thinking about data science and data ethics through an intersectional feminist lens. “Without ever finger-wagging, Data Feminism reveals inequities and offers a way out of a broken system in which the numbers are allowed to lie.”— WIRED Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism , Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics—one that is informed by intersectional feminist thought. Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever “speak for themselves.” Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed. , > , Erscheinungsjahr: 20231003, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Strong Ideas##, Autoren: D'Ignazio, Catherine~Klein, Lauren F., Abbildungen: 83 color illustrations, 7 b&w illustrations, Themenüberschrift: SOCIAL SCIENCE / Feminism & Feminist Theory, Keyword: feminism;feminist;sociology;feminist books;technology;feminist theory;sociology books;books for women;ai;feminist gifts;engineering;history;history books;self love books for women;engineer;good books for women;engineer gifts;engineering books;automation;feminism books;women in history;feminist book;women's history month;feminist thought;philosophy;society;essays;gender;self help;work;business;economics;leadership;psychology;education;social justice;political science;pop culture;essay;health, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Feminismus~Frauenbewegung / Feminismus~EDV / Gesellschaft u. Computer~Informatik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Ethische und soziale Fragen der IT~Datenerfassung und -analyse~Informatik~Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft , Warengruppe: TB/Sozialwissenschaften allgemein, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 229, Breite: 204, Höhe: 17, Gewicht: 804, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,26,43 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Austin Eddy. Immutable Traveler, Fachbücher von Matthias KunzDas Buch "Austin Eddy. Immutable Traveler" von Matthias Kunz bietet einen tiefen Einblick in das malerische Werk des Künstlers Austin Eddy. In seinen Arbeiten vereint Eddy kubistische Traditionen mit einer einzigartigen Balance zwischen Figuration und Abstraktion. Die figurativen Elemente entfalten sich in nächtlichen Landschaften, während Gebäude und Wolken in isolierten Ansichten erscheinen, die sowohl Porträts als auch Stillleben darstellen. Eddy selbst beschreibt seine Gemälde als einen ständigen Versuch, die Grenzen zwischen Realität und Abstraktion auszuloten. Er nutzt Licht und Zeit, um die Essenz eines Moments einzufangen und die Bildsprache durch Farbe zu vereinfachen. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Kunstliebhaber und bietet eine umfassende Analyse der amerikanischen Moderne durch die Linse von Eddys einzigartigem Stil.29,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie würdet ihr "immutable truth" übersetzen?
Eine mögliche Übersetzung für "immutable truth" wäre "unveränderliche Wahrheit". Es bezieht sich auf eine Wahrheit oder Tatsache, die nicht verändert oder angezweifelt werden kann. **
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert. **
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Was ist der Unterschied zwischen mutable und immutable in Python?
In Python sind mutable Objekte solche, die nach ihrer Erstellung verändert werden können, während immutable Objekte nicht verändert werden können. Beispielsweise sind Listen mutable, da Elemente hinzugefügt, entfernt oder geändert werden können, während Tupel immutable sind und ihre Elemente nicht verändert werden können. Immutable Objekte sind in der Regel effizienter, da sie weniger Speicherplatz benötigen und sicherer, da sie nicht versehentlich verändert werden können. **
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Was sind die Hauptvorteile von immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Die Hauptvorteile von immutable Datenstrukturen sind, dass sie sicherer sind, da sie nicht versehentlich verändert werden können. Zudem ermöglichen sie effizienteres Arbeiten durch parallele Verarbeitung und vereinfachen das Debugging von Code. Immutable Datenstrukturen fördern auch eine bessere Codequalität und erleichtern das Verständnis und die Wartung des Codes. **
Was sind die Vorteile von Immutable-Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung sind unveränderlich, was zu weniger Fehlern und einfacherem Debugging führt. Sie sind thread-safe, da sie nicht gleichzeitig von mehreren Threads geändert werden können. Durch die Unveränderlichkeit können Datenstrukturen effizienter gecached und wiederverwendet werden. **
Was sind die Vorteile von immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Datenstrukturen ermöglichen eine sichere und parallele Verarbeitung von Daten, da sie nicht verändert werden können. Sie erleichtern das Debugging von Code, da unerwartete Seiteneffekte vermieden werden. Zudem verbessern sie die Performance, da Kopien von Datenstrukturen vermieden werden können. **
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Produkte zum Begriff Immutable Data:
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D'Ignazio, Catherine: Data FeminismData Feminism , Cutting edge strategies for thinking about data science and data ethics through an intersectional feminist lens. “Without ever finger-wagging, Data Feminism reveals inequities and offers a way out of a broken system in which the numbers are allowed to lie.”— WIRED Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism , Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics—one that is informed by intersectional feminist thought. Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever “speak for themselves.” Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed. , > , Erscheinungsjahr: 20231003, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Strong Ideas##, Autoren: D'Ignazio, Catherine~Klein, Lauren F., Abbildungen: 83 color illustrations, 7 b&w illustrations, Themenüberschrift: SOCIAL SCIENCE / Feminism & Feminist Theory, Keyword: feminism;feminist;sociology;feminist books;technology;feminist theory;sociology books;books for women;ai;feminist gifts;engineering;history;history books;self love books for women;engineer;good books for women;engineer gifts;engineering books;automation;feminism books;women in history;feminist book;women's history month;feminist thought;philosophy;society;essays;gender;self help;work;business;economics;leadership;psychology;education;social justice;political science;pop culture;essay;health, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Feminismus~Frauenbewegung / Feminismus~EDV / Gesellschaft u. Computer~Informatik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Ethische und soziale Fragen der IT~Datenerfassung und -analyse~Informatik~Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft , Warengruppe: TB/Sozialwissenschaften allgemein, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 229, Breite: 204, Höhe: 17, Gewicht: 804, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,26,43 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die Vorteile von Immutable Data Structures in der Softwareentwicklung?
Immutable Data Structures bieten eine höhere Sicherheit, da Daten nicht versehentlich verändert werden können. Sie ermöglichen eine einfachere Parallelisierung von Code, da Daten nicht synchronisiert werden müssen. Zudem erleichtern sie das Debugging, da der Zustand der Daten zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar ist. **
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Was sind die Vorteile von immutable Data-Strukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Data-Strukturen sind thread-safe, da sie nicht verändert werden können. Dadurch entstehen weniger Fehler durch gleichzeitige Zugriffe. Zudem ermöglichen sie eine einfachere Nachverfolgung von Änderungen, da alte Versionen beibehalten werden. Schließlich fördern sie eine funktionale Programmierweise, die zu weniger Seiteneffekten führt. **
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Wie würdet ihr "immutable truth" übersetzen?
Eine mögliche Übersetzung für "immutable truth" wäre "unveränderliche Wahrheit". Es bezieht sich auf eine Wahrheit oder Tatsache, die nicht verändert oder angezweifelt werden kann. **
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert. **
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Austin Eddy. Immutable Traveler, Fachbücher von Matthias KunzDas Buch "Austin Eddy. Immutable Traveler" von Matthias Kunz bietet einen tiefen Einblick in das malerische Werk des Künstlers Austin Eddy. In seinen Arbeiten vereint Eddy kubistische Traditionen mit einer einzigartigen Balance zwischen Figuration und Abstraktion. Die figurativen Elemente entfalten sich in nächtlichen Landschaften, während Gebäude und Wolken in isolierten Ansichten erscheinen, die sowohl Porträts als auch Stillleben darstellen. Eddy selbst beschreibt seine Gemälde als einen ständigen Versuch, die Grenzen zwischen Realität und Abstraktion auszuloten. Er nutzt Licht und Zeit, um die Essenz eines Moments einzufangen und die Bildsprache durch Farbe zu vereinfachen. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Kunstliebhaber und bietet eine umfassende Analyse der amerikanischen Moderne durch die Linse von Eddys einzigartigem Stil.29,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Feminism, Sachbücher von Lauren F. Klein, Catherine D'Ignazio"Data Feminism" ist ein wegweisendes Sachbuch, das die Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und feministischer Theorie untersucht. Die Autorinnen Catherine D'Ignazio und Lauren Klein bieten einen kritischen Blick auf die Machtstrukturen, die in der Datenanalyse und -interpretation verankert sind. Sie argumentieren, dass Daten nicht neutral sind und dass die vorherrschenden Narrative in der Datenwissenschaft oft von einer weissen, männlichen Perspektive geprägt sind. Durch die Linse des intersektionalen Feminismus zeigen die Autorinnen, wie diese Perspektiven hinterfragt und transformiert werden können, um gerechtere und inklusivere Ansätze in der Datenwissenschaft zu fördern. Das Buch bietet nicht nur theoretische Einsichten, sondern auch praktische Strategien, um die Herausforderungen der Datenvisualisierung und der unsichtbaren Arbeit in automatisierten Systemen zu adressieren. "Data Feminism" ist ein unverzichtbares Werk für alle, die sich mit den ethischen Implikationen von Daten und deren Anwendung auseinandersetzen möchten.26,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist der Unterschied zwischen mutable und immutable in Python?
In Python sind mutable Objekte solche, die nach ihrer Erstellung verändert werden können, während immutable Objekte nicht verändert werden können. Beispielsweise sind Listen mutable, da Elemente hinzugefügt, entfernt oder geändert werden können, während Tupel immutable sind und ihre Elemente nicht verändert werden können. Immutable Objekte sind in der Regel effizienter, da sie weniger Speicherplatz benötigen und sicherer, da sie nicht versehentlich verändert werden können. **
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Was sind die Hauptvorteile von immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Die Hauptvorteile von immutable Datenstrukturen sind, dass sie sicherer sind, da sie nicht versehentlich verändert werden können. Zudem ermöglichen sie effizienteres Arbeiten durch parallele Verarbeitung und vereinfachen das Debugging von Code. Immutable Datenstrukturen fördern auch eine bessere Codequalität und erleichtern das Verständnis und die Wartung des Codes. **
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Was sind die Vorteile von Immutable-Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung sind unveränderlich, was zu weniger Fehlern und einfacherem Debugging führt. Sie sind thread-safe, da sie nicht gleichzeitig von mehreren Threads geändert werden können. Durch die Unveränderlichkeit können Datenstrukturen effizienter gecached und wiederverwendet werden. **
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Was sind die Vorteile von immutable Datenstrukturen in der Softwareentwicklung?
Immutable Datenstrukturen ermöglichen eine sichere und parallele Verarbeitung von Daten, da sie nicht verändert werden können. Sie erleichtern das Debugging von Code, da unerwartete Seiteneffekte vermieden werden. Zudem verbessern sie die Performance, da Kopien von Datenstrukturen vermieden werden können. **
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