All/Allgemein/Anwendungsfall / Use Case/Apache Spark/Artificial Intelligence/Audit Analytics/Ausbildung / Fortbildung/Big Data/Bücher | Buchempfehlung/Business Analytics/Business Intelligence/Carrier/Certification / Training/Cloud/Connected Car/Data Migration/Data Mining/Data Science/Data Science at the Command Line/Data Science Hack/Data Science News/Data Security/Data Warehousing/Database/Datenbanken/Datenmigration/Datensicherheit / Datenschutz/Education / Certification/Erfahrungsbericht/Experience/Fortbildung / Training/Fortbildung / Zertifikate/Gerneral/GPU-Processing/Graph Database/Hacking/Hadoop/Hadoop Framework/Hauptkategorie/Industrie 4.0/InMemory/Insights/Interview mit CIO/Interviews/Java/JavaScript/Karriere/KI / AI - Künstliche Intelligenz/Machine Learning/Main Category/Manufacturing/Mathematics/Mathematik/Mobile Device Management/Mobile Devices/Neo4J/NoSQL/Octave/Optimierungsverfahren/optimization/Predictive Analytics/Process Mining/Projectmanagement/Python/Python/R Statistics/Re-Engineering/Realtime Analytics/Rechenzentrum/Scala/Sponsoring Partner Posts/SQL/Statistics/Text Mining/Tool Introduction/Tool-Vorstellung/Tools/Tutorial/Use Cases/Visualization
Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Artikelserie
/in Audit Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Security, Process Mining/by Anne Rozinat & Christian W. GüntherAls ich vor zwölf Jahren in die Niederlande zog und anfing, bei lokalen Supermarktketten wie Albert Heijn einzukaufen, habe ich mich zunächst gegen die Bonuskarte (Treuekarte für Rabatte) gewehrt, da […]
Wahrscheinlichkeitsverteilungen – Zentralen Grenzwertsatz verstehen mit Pyhton
/in Business Analytics, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Python, Python, Statistics, Tutorial/by Benjamin AunkoferWahrscheinlichkeitsverteilung sind im Data Science ein wichtiges Handwerkszeug. Während in der Mathevorlesung die Dynamik dieser Verteilungen nur durch wildes Tafelgekritzel schwierig erlebbar zu machen ist, können wir mit Programmierkenntnissen (in diesem Fall wieder mit Python) eine kleine Testumgebung für solche Verteilungen erstellen, um ein Gefühl dafür zu entwickeln, wie unterschiedlich diese auf verschiedene Wahrscheinlichkeitswerte, Varianz und Mengen an Datenpunkten reagieren.
Interview – die Zukunft des Data Science
/in Big Data, Carrier, Data Science, Experience, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Main Category/by Benjamin AunkoferInterview mit Herrn Dr. Helmut Linde von SAP über Data Science heute und in Zukunft Herr Dr. Helmut Linde ist Head of Data Science bei SAP Custom Development. Der studierte […]
Data Leader Mindset
/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Carrier, Data Science, Education / Certification, Experience, Gerneral/by Benjamin AunkoferWie werden Führungskräfte zum Data Leader? Als eine Keynote am Data Leader Day 2016 (www.dataleaderday.com) erläuterte ich den Weg einer gewöhnlichen Führungskräft hin zum Data Leader, gemäß meiner Erfahrung. Ein […]
Interview – Erfolgreicher Aufbau einer Data Science Kompetenz
/in Carrier, Certification / Training, Education / Certification, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews/by Benjamin AunkoferInterview mit Dr. Dirk Hecker vom Fraunhofer IAIS über den erfolgreichen Aufbau einer Data Science Kompetenz Dr. Dirk Hecker ist Geschäftsführer der »Fraunhofer-Allianz Big Data«, einem Verbund von 28 Fraunhofer-Instituten […]
R Data Frames meistern mit dplyr – Teil 1
/in Data Mining, Data Science, Data Science Hack, R Statistics, Statistics, Tutorial/by Dr. Uwe SchneiderDieser Artikel ist Teil 1 von 2 aus der Artikelserie R Data Frames meistern mit dplyr. Data Frames sind das Arbeitspferd von R, wenn Daten in eine Struktur gepackt werden […]
Interview – Mit Data Science Kundenverhalten vorhersagen
/in Big Data, Business Analytics, Carrier, Data Mining, Data Science, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Predictive Analytics, Statistics/by Benjamin AunkoferFrau Dr. Eva-Marie Müller-Stüler ist Associate Director in Decision Science der KPMG LLP in London. Sie absolvierte zur Diplom-Mathematikerin an der Technischen Universität München, mit einem einjährigen Auslandssemester in Tokyo, […]
Interview – Data Science im Online Marketing
/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Machine Learning, Use Case/by Benjamin AunkoferInterview mit Thomas Otzasek, Head of Data Science bei der Smarter Ecommerce GmbH Thomas Otzasek ist Head of Data Science bei der Smarter Ecommerce GmbH in Linz, ein Unternehmen für […]
ABC-XYZ-Analyse
/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Python, Statistics, Tutorial/by Benjamin AunkoferDie ABC-XYZ-Analyse ist eine aussagekräftige Analyse für die Strategiefindung in der Warenwirtschaft und Logistik bzw. im Supply Chain Management. Die Analyse basiert auf der Vorstellung einer Pareto-Verteilung, die darauf hindeutet, dass […]
Warenkorbanalyse in R
/in Business Analytics, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Mathematik, R Statistics, Statistics/by Daniela KellerWas ist die Warenkorbanalyse? Die Warenkorbanalyse ist eine Sammlung von Methoden, die die beim Einkauf gemeinsam gekauften Produkte oder Produktkategorien aus einem Handelssortiment untersucht. Ziel der explorativen Warenkorbanalyse ist es, […]