Stefan Ahrens hat an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster Volkswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Statistik und Ökonometrie studiert und ist seit November 2003 als Solution Architect im Competence Center Analytics bei SAS Institute Deutschland tätig. Seine Tätigkeitsschwerpunkte liegen aktuell bei den Themen Statistische Datenanalyse, Data Mining, Forecasting und Betrugserkennung für verschiedene Branchen. Vor seiner Tätigkeit bei SAS Institute war bei StatSoft, einem Hersteller für Statistik-Software, und bei Research International, einem Marktforschungsunternehmen, jeweils als Statistiker und analytischer Berater tätig.
After sporting events or major elections like the recent U.S. mid-term Senate elections, I tend to look back at how various predictions performed prior to these events, to find out who got it right. My interest in this was spawned after reading Nate Silver’s book The Signal and the Noise,
So, you've heard the Hadoop hype and you are looking – or have already invested – into Hadoop. Maybe you have also realized some benefits from the Hadoop ecosystem. But now you want to maximize those benefits by using advanced analytics, or you might have heard about algorithms or machine learning libraries available
Imagine this situation: You go to you doctor and tell her that "something hurts in the lower chest area." Now, based on this short description of your pain, you expect her to come up with a precise diagnosis and a specific therapy suggestion, including treatment time and associated cost. Sound
