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.
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!
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
In fast jedem Vortrag zum Thema Analytics geht es irgendwann auch um Talentsuche und den vielbeschworenen Fachkräftemangel. Diskutiert wurden eben diese Herausforderungen auch beim CI Connection Circle von SAS in Nizza. Welche Maßnahmen Unternehmen ergreifen sollten, um begabte Datenspezialisten anzuziehen und nachhaltig an sich zu binden, war bereits in diesem
Meetup ist ein Online-Social-Networking-Service mit einem kleinen Unterschied zu Facebook, Instagram, LinkedIn & Co. Das Format ist dazu gedacht, Face-to-Face-Treffen zu interessanten Themen zu organisieren. Die Offline-Welt ist also ein elementarer Bestandteil. Selbstorganisiert und thematisch vielfältig Gruppen gibt es zu fast jedem Thema: Bücherclubs, Socialising, R-Nutzer, Unternehmer oder künstliche Intelligenz
Es hat eine lange Tradition, teilweise freiwillig, teilweise aus der Not geboren: Dinge selbst in die Hand zu nehmen. „Do-it-yourself – Selbst ist der Mann/die Frau – wenn-du-willst-das-etwas-erledigt-wird-dann-mach-es-selbst“. Oder halt IKEA-Möbel, Brotbackautomaten beim Discounter, BI-as-a-self-Service, Online-Banking … Mit der Kommentarfunktion dürfen Sie später die Liste gerne ergänzen! Und das hat
Wie versprochen beginnt heute eine kleine Blog-Reihe, in der ich ganz konkret Studiengänge zum Thema Data Science vorstellen möchte. Meine Quellen sind dabei nicht nur die reine Web-Recherche, sondern auch persönliche Gespräche mit Dozenten oder Studenten der jeweiligen Hochschulen. Ich erhebe keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, im Gegenteil, jeder Hinweis, Kommentar
1901 prognostizierte Gottlieb Daimler: „Die weltweite Nachfrage nach Kraftfahrzeugen wird eine Million nicht überschreiten – allein schon aus Mangel an verfügbaren Chauffeuren." Heute fahren die meisten selber und das selbstfahrende Auto scheint auch greifbar nah. Chauffeure braucht heute kein Mensch mehr. Wie sieht das, bei immer mehr Self-Service-Analytics und Machine
Ach, dieses ewige Big-Data-Gerede … alles nur Marketing, oder ist da vielleicht doch etwas dran? Brauche ich das als Absolvent auf Jobsuche? Und wenn ja, wo wird denn so etwas angeboten? Blickt da jemand überhaupt noch durch? Klar, ich! Es sind spannende Zeiten, denn es ist nicht mehr zu leugnen:
Unendliche Weiten … nein, heute meine ich damit mal nicht das gute alte Raumschiff Enterprise (übrigens 50-jähriges Jubiläum), sondern die Möglichkeiten, die sich einem auftun, wenn man bereit ist, sich auf etwas Neues einzulassen. Eigentlich ist das ziemlich einfach: Man schaut sich bei Leuten um, die aus einer vollkommen anderen
