STORE DATAKILDER - oversættelse til Engelsk

• big data sources

Eksempler på brug af Store datakilder på Dansk og deres oversættelser til Engelsk

De tre drivkilder betyder, at ethvert mà ̧nster i en stor datakilde kan skyldes en vigtig ændring i verden,
The three sources of drift mean that any pattern in a big data source could be caused by an important change in the world,

Det mest diskuterede træk ved store datakilder er, at de er store..
The most widely discussed feature of big data sources is that they are BIG..

Tabel 2.1: Undersà ̧gelser af uventede begivenheder ved hjælp af altid-på store datakilder.
Table 2.1: Studies of unexpected events using always-on big data sources.

Store datakilder har en tendens til at have en række karakteristika til fælles;
Big data sources tend to have a number of characteristics in common;

Langt fra karakteristiske, mange store datakilder har oplysninger, der er fà ̧lsomme.
Far from distinctive, many big data sources have information that is sensitive.

Til konklusion er mange store datakilder ikke repræsentative prà ̧ver fra nogle veldefinerede populationer.
To conclude, many big data sources are not representative samples from some well-defined population.

For det andet kan store datakilder muliggà ̧re forbedret måling for politik gennem nucasting.
Second, big data sources can enable improved measurement for policy through nowcasting.

Derefter illustrerer jeg tre forskningsstrategier, der kan bruges til at lære fra store datakilder.
Then, I will illustrate three research strategies that can be used to successfully learn from big data sources.

Endelig kan store datakilder hjælpe forskere med at lave årsagsoverslag uden at kà ̧re eksperimenter.
Finally, big data sources can help researchers make causal estimates without running experiments.

Endelig beskriver jeg to forskningsskabeloner til sammenkobling af undersà ̧gelsesdata til store datakilder afsnit 3.6.
Finally, I will describe two research templates for linking survey data to big data sources Section 3.6.

I det næste afsnit vil vi overveje sammenhængen mellem undersà ̧gelser og store datakilder mere detaljeret.
In the next section, we will consider the linkages between surveys and big data sources in greater detail.

Faktisk kan folk, der har arbejdet med store datakilder, vide, at de ofte er beskidte.
In fact, people who have worked with big data sources know that they are frequently dirty.

systemdrift gà ̧r det svært at bruge store datakilder til at studere langsigtede tendenser.
system drift make it hard to use big data sources to study long-term trends.

Nu vil jeg gå over til de syv egenskaber af store datakilder, der er dårligt for forskning.
Now, I will turn to the seven properties of big data sources that are bad for research.

Nogle forskere mener, at store datakilder, især onlinekilder,
Some researchers believe that big data sources, especially online sources,

tænke på naturlige eksperimenter i store datakilder.
thinking about natural experiments in big data sources.

At forstå disse 10 generelle karakteristika er et nyttigt fà ̧rste skridt mod at lære fra store datakilder.
Understanding these 10 general characteristics is a helpful first step toward learning from big data sources.

Endelig vil jeg beskrive to forskningsprojekter skabeloner til at forbinde data fra undersà ̧gelsen til store datakilder afsnit 3.6.
Finally, I will describe two research templates for linking survey data to big data sources Section 3.6.

Til maskinindlæringsmetoder, der forsà ̧ger automatisk at opdage naturlige eksperimenter inde i store datakilder, se Jensen et al.
For machine learning approaches that attempt to automatically discover natural experiments inside of big data sources, see Jensen et al.

Nogle forskere mener, at store datakilder, især dem fra online-kilder,
Some researchers believe that big data sources, especially those from online sources,