Wie jede Unternehmensfunktion muss heute auch die IT ihren finanziellen Wertbeitrag nachweisen. Um die Wirtschaftlichkeit der IT-Aktivitäten darzulegen, bedarf es des Brückenschlags zwischen Grundsätzen und Mechanismen des finanziellen Managements einerseits und Antrieben und Merkmalen der Informationstechnologie andererseits. Das vorliegende Buch führt diesen Brückenschlag aus, indem es IT-orientiertes Finanzwissen vermittelt und aufzeigt, wie die Forderung nach einer wirtschaftlichen Positionierung der IT in die Tat umgesetzt wird. Für ein breites Spektrum von praktischen Aufgabenstellungen werden nachvollziehbare Lösungsansätze und Lösungswege gezeigt. Insbesondere wird beschrieben, wie man Wirtschaftlichkeitsanalysen für IT-Projekte bzw. IT-Investitionen durchführt und wie Wirtschaftlichkeitsnachweise erbracht werden. Die Neuauflage wurde korrigiert und um das Thema Opportunitätskosten erweitert.

Use cases provide a beneficial means of project planning because they clearly show how people will ultimately use the system being designed. This guide provides software developers with a ´´nuts-and-bolts´´ tutorial for writing use cases. It covers introductory, intermediate, and advanced concepts, and is suitable for all knowledge levels.

This book constitutes the refereed proceedings of the 27th International Conference on Case-Based Reasoning Research and Development, ICCBR 20189, held in Otzenhausen, Germany, in September 2019. The 26 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 43 submissions. 15 were selected for oral presentation and 11 for poster presentation. The theme of ICCBR-2019, ´´Explainable AI (XAI),´´ was highlighted by several activities. These papers, which are included in the proceedings, address many themes related to the theory and application of case-based reasoning and its future direction.

Interaction design practitioners at all levels face new situations--some even a seasoned professional may not have encountered. This book addresses the need of gaining practical knowledge in a short time by its method of eliciting the kind of critical thinking required, and gives readers the kind of experience they can only otherwise get with lots of time on the job.

Das Standardlehrbuch zu den Grundlagen der Informatik. Im Mittelpunkt stehen die Konzepte der objektorientierten Programmierung, die in den Notationen UML, Java und C++ dargestellt werden.Das Buch kann zur Vorlesungsbegleitung, zum Selbststudium undzum Nachschlagen verwendet werden.Die zweite Auflage wurde vollständig überarbeitet und aktualisiert:- Umstellung auf UML 2.0- Umstellung auf Java 2 (V 1.5)- detaillierte Erläuterung der damit verbundenen NeuerungenDer Einstieg in die professionelle Programmierung und Software-Technik:- Ohne Vorkenntnisse starten, lernen, verstehen, anwenden, Erfolg haben!- Arbeiten mit den Programmiersprachen Java, C++ und Csharp- Einsatz der Modellierungssprache UML 2.0- Systematisches Vorgehen: Pflichtenheft, OOA-Modell, GUI-Konzept, OOD-Modell, Programm, Reviews und Testen- Theorie&Praxis, Konzepte&Notationen; Algorithmen & Datenstrukturen- Anwendungen: kaufmännisch, technisch, Grafik, Multimedia- Fallbeispiele:Kinoplatz-Verwaltung, Leiterplatten-Layout, Artikel-Lieferantenverwaltung, Wetterstation, Grafik-Editor, Roboteranimation, Pool-Billard- Moderne CASE-Werkzeuge und ProgrammierumgebungenDie optimale Lernunterstützung:- Durchgehend zweifarbig- 500 Grafiken- 300 Aufgaben und Lösungen- 200 lauffähige Programme- Alle notwendigen Werkzeuge und Compiler auf CD-ROM. Bonus: 5-stündiger e-learning-Kurs ´´Schnelleinstieg Java´´ inkl. Test und Zertifikat

New case studies include expanded coverage of textual management and analytics New chapters on visualization and big data Discussion of new visualizations of the end-state architecture

In Think Complexity, you´ll use graphs, cellular automata, and agent-based models to study topics in physics, biology, and economics. Whether you´re an intermediate-level Python programmer or a student of computational modeling, you´ll delve into examples of complex systems through a series of worked examples, exercises and case studies.

This 1996 book is a reliable account of the statistical framework for pattern recognition and machine learning. Valuable advice is included on both theory and applications, while case studies based on real data sets help readers develop their understanding. All data sets are available from www.stats.ox.ac.uk/~ripley/PRbook/

Gain practical skills in machine learning for finance, healthcare, and retail. This book uses a hands-on approach by providing case studies from each of these domains: you´ll see examples that demonstrate how to use machine learning as a tool for business enhancement. As a domain expert, you will not only discover how machine learning is used in finance, healthcare, and retail, but also work through practical case studies where machine learning has been implemented. Machine Learning Applications Using Python is divided into three sections, one for each of the domains (healthcare, finance, and retail). Each section starts with an overview of machine learning and key technological advancements in that domain. You´ll then learn more by using case studies on how organizations are changing the game in their chosen markets. This book has practical case studies with Python code and domain-specific innovative ideas for monetizing machine learning. What You Will Learn Discover applied machine learning processes and principles Implement machine learning in areas of healthcare, finance, and retail Avoid the pitfalls of implementing applied machine learning Build Python machine learning examples in the three subject areas Who This Book Is For Data scientists and machine learning professionals.