Sportinformatik : Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten

Name: Sportinformatik
Brand: Springer Fachmedien Wiesbaden
SKU: 9783662670255
Price: 7350 KES
Availability: OutOfStock
ISBN: 9783662670255

1. Aufl. 2023

Book Details

Format Multiple-component retail product, part(s) enclosed

ISBN-10 3662670259

ISBN-13 9783662670255

Edition 1. Aufl. 2023

Publisher Springer Fachmedien Wiesbaden

Imprint Springer Spektrum

Country of Manufacture GB

Country of Publication GB

Publication Date Oct 15th, 2023

Print length 276 Pages

Product Classification: Sport: general Computer aided manufacture (CAM)Digital and Information technology: general topics Information technology: general issues Databases Databases / Data management Sports & outdoor recreation

KSh 7,350.00

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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.

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