CareLit Fachartikel

Vorschlag eines morphologischen Kastens zur Charakterisierung von Data-Science-Projekten

Theuerkauf, R.; Daurer, S.; Hoseini, S.; Kaufmann, J.; Kühnel, S.; Schwade, F.; Alekozai, E.-M.; Neuhaus, U.; Rohde, H.; Schulz, M. · Psychotherapie Forum · 2022 · Heft 6 · S. 395 bis 401

Dokument
645364
CareLit-ID
Jahr
2022
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Psychotherapie Forum
Autor:innen
Theuerkauf, R.; Daurer, S.; Hoseini, S.; Kaufmann, J.; Kühnel, S.; Schwade, F.; Alekozai, E.-M.; Neuhaus, U.; Rohde, H.; Schulz, M.
Ausgabe
Heft 6 / 2022
Jahrgang 45
Seiten
395 bis 401
Erschienen: 2022-12-01 00:00:00
ISSN
0170-6012;1432-122X
DOI
10.1007/s00287-022-01508-6

Zusammenfassung

ZusammenfassungData-Science-Projekte sind typischerweise interdisziplinär, adressieren vielfältige Problemstellungen aus unterschiedlichen Domänen und sind häufig durch heterogene Projektmerkmale geprägt. Bestrebungen in Richtung einer einheitlichen Charakterisierung von Data-Science-Projekten sind insbesondere dann relevant, wenn über deren Durchführung entschieden werden soll – beispielsweise anhand von Kriterien wie Ressourcenbedarf, Datenverfügbarkeit oder potenziellen Risiken. Nach bestem Wissen der Autoren fehlt es jedoch in Wissenschaft und Praxis bisher an einschlägigen Ansätzen.Mit diesem Artikel wird e…

Schlagworte

Data Science Psychotherapie Forum