Ein Zitat von Anthony S. Fauci

Den Europäern liegen viele Daten über den Einsatz von adjuvantierten Grippeimpfstoffen bei älteren Menschen vor, aber ich glaube nicht, dass irgendjemand wirklich gute Daten über adjuvantierte Grippeimpfstoffe bei Kindern hat. — © Anthony S. Fauci
Den Europäern liegen viele Daten über den Einsatz adjuvantierter Grippeimpfstoffe bei älteren Menschen vor, aber ich glaube nicht, dass irgendjemand wirklich gute Daten über adjuvantierte Grippeimpfstoffe bei Kindern hat.
Den Europäern liegen viele Daten über den Einsatz adjuvantierter Grippeimpfstoffe bei älteren Menschen vor, aber ich glaube nicht, dass irgendjemand wirklich gute Daten über Adjuvanzien bei Kindern hat.
Sie können beliebige Daten über jeden sammeln. Sie können beliebige Daten ableiten und diese auf die von Ihnen gewünschte Weise manipulieren. Und Sie können einen Algorithmus einführen, der das Leben der Menschen wirklich massiv verändert, sowohl im Guten als auch im Schlechten, ohne Kontrollen und Gegenkontrollen.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
Nun denken Sie vielleicht, dass eine Grippe nur eine wirklich schlimme Erkältung ist, aber sie kann ein Todesurteil sein. Jedes Jahr sterben in den Vereinigten Staaten 36.000 Menschen an der saisonalen Grippe. In den Entwicklungsländern sind die Daten viel dürftiger, aber die Zahl der Todesopfer ist mit ziemlicher Sicherheit höher.
Wissenschaftliche Daten werden nicht für Museumszwecke verwendet; Sie werden als Grundlage dafür genommen, etwas zu tun. Wenn mit den Daten nichts gemacht werden soll, ist es sinnlos, welche zu sammeln. Der Zweck der Datenerhebung besteht letztlich darin, eine Handlungsgrundlage bzw. Handlungsempfehlung bereitzustellen. Der Zwischenschritt zwischen der Datenerfassung und der Aktion ist die Vorhersage.
Vorurteile und blinde Flecken gibt es bei Big Data ebenso wie bei individuellen Wahrnehmungen und Erfahrungen. Dennoch besteht die problematische Überzeugung, dass größere Daten immer bessere Daten sind und dass Korrelation genauso gut ist wie Kausalität.
Der Zauberer oder Betrüger ist ein sehr guter Informationsgeber. Er liefert viele Daten, sei es durch Schlussfolgerung oder direkte Aussage, aber es sind falsche Daten. Wissenschaftler sind an dieses Szenario nicht gewöhnt. Ein Elektron oder eine Galaxie ist weder launisch noch trügerisch; aber ein Mensch kann eines oder beides sein.
Wir empfehlen weiterhin die Grippeimpfung als die beste Möglichkeit, sich vor der Grippe zu schützen. Der Impfstoff schützt vor den im Impfstoff enthaltenen Stämmen und kann bei den übertragenen Stämmen eine gewisse Wirksamkeit haben.
Konnektivität bietet eine große Chance für General Motors. Wenn man sich die Investition ansieht, die wir in OnStar getätigt haben, den Einbau von 4GLT und den Zugriff, den Sie nicht nur zum Eingeben von Daten benötigen, haben wir die Daten, die Sie vom Fahrzeug aus nutzen können, noch nicht wirklich genutzt.
Man denkt, dass „Big Data“ das Problem der Diskriminierung vermeidet, weil man es mit großen Datensätzen zu tun hat, aber in Wirklichkeit wird Big Data für immer präzisere Formen der Diskriminierung verwendet – eine Form des Data Redlining.
Wir nutzen fast 5.000 verschiedene Datenpunkte über Sie, um eine Botschaft zu verfassen und gezielt anzusprechen. Die Datenpunkte sind nicht nur ein repräsentatives Modell von Ihnen. Bei den Datenpunkten geht es konkret um Sie.
Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.
Niemand sollte versuchen, Daten zu nutzen, es sei denn, er hat Daten gesammelt.
Ein Datenwissenschaftler ist die einzigartige Kombination von Fähigkeiten, die sowohl die Erkenntnisse aus Daten erschließen als auch mithilfe der Daten eine fantastische Geschichte erzählen kann.
Jeden Tag gehen wir Daten durch und nutzen Wissenschaft und Daten, um Politik und Entscheidungsfindung voranzutreiben.
Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“
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