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Sportinformatik


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Produktinformationen
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Artikel-Nr.:
     858A-9783662670255
Hersteller:
     Springer Verlag
Herst.-Nr.:
     9783662670255
EAN/GTIN:
     9783662670255
Suchbegriffe:
Medizinbücher
Medizinbücher - deutschsprachig
In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools - sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft - sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt. Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Weitere Informationen:
Author:
Daniel Memmert
Verlag:
Springer Berlin
Sprache:
ger
Weitere Suchbegriffe: Datenerfassung im Sport, Auswertung, Analyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten, Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, Big Data und Machine Learning im Sport, Modellbildung, Mustererkennung und Simulationen, Datenanalyse und Datenvisualisierung, Positionsdaten, Eventdaten, Videodaten, Textdaten, Online-Daten, Leistungsindikatoren, Programmiersprachen, R und Python, Prädiktive Modelle
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