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Auflistung nach Autor:in "Stadelmann, Thilo"

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  • Zeitschriftenartikel
    Data Science für Lehre, Forschung und Praxis
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 51, No. 4, 2014) Stockinger, Kurt; Stadelmann, Thilo
    Data Science ist in aller Munde. Nicht nur wird an Konferenzen zu Big Data, Cloud Computing oder Data Warehousing darüber gesprochen: Glaubt man dem McKinsey Global Institute, so wird es alleine in den USA in den nächsten Jahren eine Lücke von bis zu 190.000 Data Scientists geben (Manyika et al. Big data: the next frontier for innovation, competition, and productivity, Report. www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation, 2011). In diesem Kapitel beleuchten wir daher zunächst die Hintergründe des Begriffs Data Science. Dann präsentieren wir typische Anwendungsfälle und Lösungsstrategien auch aus dem Big Data Umfeld. Schließlich zeigen wir am Beispiel des Diploma of Advanced Studies in Data Science der ZHAW Möglichkeiten auf, selber aktiv zu werden.
  • Konferenzbeitrag
    Eine service-orientierte Grid-Infrastruktur zur Unterstützung medienwissenschaftlicher Filmanalyse
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2009, 2009) Seiler, Dominik; Ewerth, Ralph; Heinz, Steffen; Stadelmann, Thilo; Mühling, Markus; Freisleben, Bernd; Grauer, Manfred
    Innerhalb des von der DFG (SFB/FK 615) geförderten Projektes „Methoden und Werkzeuge zur rechnergestützten medienwissenschaftlichen Analyse“ werden Verfahren und Werkzeuge entwickelt, die Medienwissenschaftler bei der Analyse von audiovisuellen Daten unterstützen sollen. In diesem Beitrag wird die Videoanalyse-Software Videana vorgestellt, die eigens entwickelte Verfahren und Konzepte zur Analyse von audio-visuellen Daten beinhaltet. Weiterhin werden Forschungsarbeiten bezüglich einer Grid-Infrastruktur zur Unterstützung medienwissenschaftlicher Forschungsarbeiten sowie zur service-orientierten Analyse von Multimediadaten präsentiert. So verfügt Videana beispielsweise über eine integrierte Grid-Anbindung und erlaubt Mitgliedern einer virtuellen Organisation, rechenintensive Analyseaufgaben auf externen Rechenressourcen auszuführen.