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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Big data – small school

Oder: Likert-Skalen, Kaufempfehlungen, soziale Netzwerke, das Skalarprodukt und all das

verfasst von : Reinhard Oldenburg

Erschienen in: Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 7

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Die Verbindung von Konzepten der elementaren linearen Algebra (small school) mit Computational Thinking ermöglicht realistische Einblicke in die Arbeitsweise von Daten-Unternehmen im Internet und darüber hinaus (big data). Zentral ist die mathematische Beurteilung von Ähnlichkeit auf deren Basis Klassifikationen durchgeführt werden können.

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Literatur
Zurück zum Zitat Meyer-Schönberger, V., Cukier, K.: Big data. John Murray, London (2013) Meyer-Schönberger, V., Cukier, K.: Big data. John Murray, London (2013)
Zurück zum Zitat O‘Neil, C.: Weapons of Math Destruction. Crown Publisher, New York (2016) O‘Neil, C.: Weapons of Math Destruction. Crown Publisher, New York (2016)
Zurück zum Zitat Oldenburg, R.: Mathematische Algorithmen für den Unterricht. Vieweg, Wiesbaden (2011) Oldenburg, R.: Mathematische Algorithmen für den Unterricht. Vieweg, Wiesbaden (2011)
Zurück zum Zitat Segaran, T.: Kollektive Intelligenz. O’Reilly, Köln (2011) Segaran, T.: Kollektive Intelligenz. O’Reilly, Köln (2011)
Metadaten
Titel
Big data – small school
verfasst von
Reinhard Oldenburg
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62975-8_12