Data Science Meetups in Rhein-Main – Porträt einer Szene
„Die Kommunikation in Rhein Main ist wirklich schlecht. Weder die Startups reden untereinander noch die Firmen.“
Tag: Data Science
Bessere Datenqualität? Dafür gibt’s 7 analytische Methoden
Data Scientists verbringen eine Menge Zeit mit Daten. Dabei gilt immer – von der Anwendung von Machine-Learning-Modellen bis hin zum Trainieren von KI-Modellen: Mit der Datenqualität stehen und fallen die Ergebnisse. Analytics und Data Science stellen jedoch nicht nur Ansprüche an Datenqualität. Sie können auch dazu beitragen, diese zu verbessern.
Kann ich etwas für Sie tun? Sechs Beispiele für hilfreiche Data-Science-Methoden
Der Sales Manager kann sich bezüglich des zu erwartenden Jahresergebnisses doch nicht so in Sicherheit wiegen, wie er dachte. Hans Huber aus unserem Callcenter hat eine höhere Wahrscheinlichkeit zu kündigen als Petra Hafner aus dem Controlling. Die Transaktionsverläufe der Kunden 42911, 85022 und 91294 passen ja gar nicht zu deren
Data-Science-Methoden: Automatisiert die Nadel im Heuhaufen finden
„Die wichtigsten Dinge schreibt man am besten gleich in die Einleitung! Eventuell lesen einige ja gar nicht bis zum Hauptteil weiter“. Einen ähnlichen Gedanken hatte ich bei meinem aktuellen Buch Applying Data Science – Business Case Studies Using SAS auch. Da sind bereits in der Einleitung die Mehrwerte aufgezählt, die
Myth-busting: was macht ein Data Scientist den ganzen Tag?
Diese Frage bekomme ich von Nicht-Data-Scientists immer häufiger gestellt. Und es ranken sich viele Meinungen und Mythen um diese Expertengruppe. Genau aus diesem Grund habe ich mich mit Simon Greiner, einem angehenden Data Scientist und erfahrenen IT-Berater, unterhalten. Ein Mythos über Data Scientists: sie lesen keine Bücher mehr. Stimmt nicht!
Wien und die Donau – Paradies für Data Science und die Big Data Flut
Wien und die Donau: Zahlreiche Lieder, Geschichten und Filme dokumentieren die innige Beziehung zwischen der österreichischen Hauptstadt und „ihrem“ Fluss. Das war aber nicht immer so: Über Jahrhunderte stellte das Gewässer eine große Bedrohung für die Stadt dar – und es erforderte beträchtliche Ingenieurskunst, um die Donauauen in ein echtes
Mein Vater hat den spannendsten Job der Welt, denn er ist ein Data Scientist!
Mein Name ist Daniel und ich bin in der vierten Klasse. Diese Woche wurden die Eltern in meine Schule eingeladen, um uns etwas über ihre Arbeit zu erzählen. Und mein Vater war mit dabei. Am Anfang war ich etwas unsicher, ob ich mich darüber freuen sollte. Denn wenn sein Vortrag
"10 Dinge, die ich an Dir liebe!" - Der CIO an seine Data-Science-Plattform
Data-Science-Plattformen müssen vielen Anforderungen gerecht werden. Ihre Aufgaben sind relativ genau definiert – und die Erwartungen, die Unternehmen mitbringen, oft sehr hoch. Darüber hinaus sind die Anwendergruppen alles andere als homogen. Dieser Blog erläutert, was insbesondere IT-Entscheider erwarten. Was ist eine Data-Science-Plattform? Die Antwort ist einfach: Sie dient dazu, Erkenntnisse
Aus der Praxis: 5 Erkenntnisse zum Thema Data Mining und Machine Learning
Beim diesjährigen SAS Forum Deutschland in Bonn boten Sascha Schubert und ich einige Hands-on-Sessions zu Data Science und Analytics an. Nichts Neues, denken Sie wahrscheinlich. Aber mir sind einige Veränderungen zu vorherigen Events aufgefallen, die meiner Ansicht nach auf einen größeren Umbruch in der analytischen Landschaft verweisen. Hier also meine
Deloitte und SAS: Eine starke Partnerschaft für industrialisierte Data Science
Im Gastbeitrag beschreibt Deloitte, wann, wie und warum Unternehmen Data Science benötigen. In den letzten Jahren haben sich analytische Modelle zur Echtzeitentscheidung in vielen Branchen etabliert. So bieten Airlines bspw. im Zuge ihrer Customer Journey individualisierte Angebote. Selbiges gilt auch für den Onlinehandel. Da es sich bei Data Science um