Wissenschaftliche Methoden und DATAx Inhalte

Überprüfung auf Widersprüchlichkeit in einer Theorie.

Nachweis, dass ein vermuteter Sachverhalt wahr ist.

Überprüfung, ob eine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht.

Die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung.

Unfaire Unterstützung oder Ablehnung basierend auf persönlichen Meinungen.

Unbewiesene, logische Aussage als Hilfsmittel für wissenschaftliche Erkenntnisse.

Alles so einfach wie möglich und so komplex wie nötig halten.

Qualitative Daten, die in benannten, unabhängigen Kategorien gesammelt werden.

Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen zur Lösung von Problemen.

Inklusiver Ansatz, der Wissenschaft und Gesellschaft verbindet.

Wissenschaftlicher Abstand zur Gesellschaft, oft als Elfenbeinturm bezeichnet.

Prozesse zur Wissensgenerierung, reproduzierbar oder dokumentierbar.

Bewusstsein, dass unser Wissen begrenzt und kontextabhängig ist.

Eine Methode zur Orientierung und Routenplanung mithilfe von Kartendaten.

Ein effizienter Suchalgorithmus, der die Anzahl der Schritte logarithmisch reduziert.

Ein Optimierungsproblem, bei dem eine Teilmenge von Objekten mit maximalem Nutzwert und begrenztem Gewicht gewählt werden muss.

Ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von intelligentem Verhalten befasst.

Ein frühes Computerprogramm zur Kommunikation in natürlicher Sprache, das den Turing-Test anvisiert.

Ein Test, um zu bestimmen, ob eine Maschine menschliches Verhalten imitieren kann.

Ein Bereich der KI, der Maschinen beibringt, aus Erfahrungen zu lernen.

Eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die unstrukturierte Daten analysiert und Modelle erstellt.

Die Verantwortung im Umgang mit großen Datenmengen, einschließlich Speicherung und Auswertung.

Daten sind Rohinformationen, Wissen ist das Verständnis dieser Daten.

Entstehung von neuen Datenquellen, die neue Perspektiven auf die Realität bieten.

Die Notwendigkeit, wissenschaftliche Methoden an die Veränderungen durch neue Daten anzupassen.

Die Art und Weise, wie Wissenschaftler Informationen austauschen und kommunizieren.

Eine Methode, um Vorhersagen zu treffen und Phänomene zu erklären.

Maß für die Stärke und Richtung einer Beziehung zwischen zwei Variablen.

Eine statistische Verteilung, bei der viele Werte um den Mittelwert gruppiert sind.

Ein statistischer Begriff, der angibt, wie wahrscheinlich ein Ergebnis nicht zufällig ist.

Ein Maß für die Streuung der Daten um ihren Mittelwert.

Wenn eine Variable steigt, steigt die andere auch.

Wenn eine Variable steigt, sinkt die andere.

Eine Reihe von Anweisungen, die einem Computer sagen, wie er Daten verarbeiten soll.

Hunderte bis tausende Sprachen, die zur Programmierung genutzt werden.

Eine Programmiersprache, ideal für Data Science, Statistik und maschinelles Lernen.

Benannte Speicherorte, die Daten in Programmiersprachen halten.

Die Möglichkeit, die Ausführung eines Programms zu ändern, z.B. mit Schleifen oder Bedingungen.

Aufteilung von Problemen in kleinere, handhabbare Unterprogramme oder Funktionen.

Basisfunktionen wie Addition und Subtraktion, die von der CPU ausgeführt werden.

Daten werden vom Benutzer eingegeben und vom Programm angezeigt oder ausgegeben.