Ein Zitat von Michael Crichton

Meiner Ansicht nach veranschaulicht unser Umgang mit der globalen Erwärmung alles, was an unserem Umgang mit der Umwelt falsch ist. Wir stützen unsere Entscheidungen auf Spekulationen, nicht auf Beweise. Befürworter drücken ihre Ansichten mehr mit PR als mit wissenschaftlichen Daten aus. Tatsächlich haben wir zugelassen, dass das ganze Thema politisiert wird – Rot gegen Blau, Republikaner gegen Demokrat. Das ist meiner Meinung nach absurd. Daten sind nicht politisch. Daten sind Daten. Politik führt Sie in die Richtung eines Glaubens. Daten führen Sie zur Wahrheit, wenn Sie ihnen folgen.
Wenn Wissenschaftler anderer Meinung sind, liegt das daran, dass wir nicht über ausreichende Daten verfügen. Dann können wir uns darauf einigen, welche Art von Daten wir erhalten; wir bekommen die Daten; und die Daten lösen das Problem. Entweder habe ich recht, oder du hast recht, oder wir liegen beide falsch. Und wir machen weiter. Eine solche Konfliktlösung gibt es weder in der Politik noch in der Religion.
Gehen Sie raus und sammeln Sie Daten, und anstatt die Antwort zu wissen, schauen Sie sich einfach die Daten an und prüfen Sie, ob die Daten Ihnen etwas sagen. Wenn wir das mit Unternehmen machen dürfen, ist das fast magisch.
Ich meine, ein Befürworter der globalen Erwärmung liegt in jeder Hinsicht so falsch wie jeder andere, Leute. Es ist ein Scherz. Es gibt keine vom Menschen verursachte globale Erwärmung. Es wurde gründlich entlarvt. Die Tatsache, dass es sich um einen Schwindel handelt, wurde von ihnen bewiesen. E-Mails, die an der East Anglia University in Großbritannien aufgedeckt wurden, zeigen, dass sie zusammengearbeitet haben, um den Schwindel aufrechtzuerhalten, dass sie über Daten gelogen haben und dass sie Daten gelöscht haben, die ihrem politischen Glauben widersprachen. Man muss also davon ausgehen, dass es sich um als Wissenschaftler getarnte politische Befürworter handelt, die absichtlich Fehlinformationen verbreiten.
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.
Da sich unsere Gesellschaft auf eine datenbasierte Gesellschaft zubewegt, werden unsere kollektiven Entscheidungen darüber, wie diese Daten verwendet werden können, darüber entscheiden, in welcher Kultur wir leben.
Wissenschaftliche Erkenntnisse sind ihrer Natur nach vorläufig. Dies liegt daran, dass im Laufe der Zeit mit der Erfindung besserer Instrumente immer mehr Daten und bessere Daten unser Verständnis weiter verfeinern. Der soziale, kulturelle, wirtschaftliche und politische Kontext ist für unser Verständnis der Funktionsweise der Wissenschaft relevant.
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.
TIA wurde von echten Benutzern verwendet und arbeitete mit echten Daten – fremden Daten. Daten, bei denen Datenschutz kein Problem darstellt.
Jetzt, da wir uns in der Cloud befinden, ändert sich alles, was den Austausch unserer Daten und das Verständnis unserer Daten mithilfe neuer Techniken wie maschinellem Lernen betrifft.
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.
MapReduce ist zur Assemblersprache für die Big-Data-Verarbeitung geworden, und SnapReduce verwendet ausgefeilte Techniken, um SnapLogic-Datenintegrationspipelines in diese neue Big-Data-Zielsprache zu kompilieren. Unter Anwendung unseres gesamten Wissens über die beiden Welten der Integration und Hadoop haben wir unsere Technologie so entwickelt, dass sie direkt zu MapReduce passt und den Prozess der Konnektivität und Datenintegration im großen Maßstab nahtlos und einfach macht.
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.
Meine Antwort an jemanden, der im Gegensatz zu mir steht – indem er Gott nicht in den wissenschaftlichen Daten sieht – ist, dass Sie Gott nicht in den wissenschaftlichen Daten sehen, weil Sie nicht ich sind. Ich habe andere Erfahrungen als Sie, die mich dazu bringen, diese Daten als Bereicherung für meine Erfahrung mit Gott zu betrachten.
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.
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.
Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“
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