Höhere Mathematik als Grundvoraussetzung für Data Scientists
Data Scientist ist der „sexiest Job“ auf der Welt. Data Science ist die neu erfundene Wissenschaft, die viele unserer…
Überwachtes vs unüberwachtes maschinelles Lernen
Dies ist Artikel 1 von 4 aus der Artikelserie - Was ist eigentlich Machine Learning?
Der Unterschied zwischen überwachten…
Establish a Collaborative Culture - Process Mining Rule 4 of 4
This is article no. 4 of the four-part article series Privacy, Security and Ethics in Process Mining.
Read this article…
Was ist eigentlich Machine Learning? Artikelserie
Machine Learning ist Technik und Mythos zugleich. Nachfolgend der Versuch einer verständlichen Erklärung, mit folgenden…
Data Leader Award 2017 - Call for Papers!
Der Data Leader Award 2017 zeichnet die besten Anwendungsfälle rund um Big Data, Business Analytics und Data Science im…
Geht mit Künstlicher Intelligenz nur „Malen nach Zahlen“?
Mit diesem Beitrag möchte ich darlegen, welche Grenzen uns in komplexen Umfeldern im Kontext Steuerung und Regelung auferlegt…
Unsupervised Learning in R: K-Means Clustering
Die Clusteranalyse ist ein gruppenbildendes Verfahren, mit dem Objekte Gruppen – sogenannten Clustern zuordnet werden.…
In eigener Sache: Der Data Leader Day 2017
Der Data Science Blog ist Co-Organisator des Data Leader Day 2017
Der Data Leader Day am 09.11.2017 ist ein Event für…
Artificial Intelligence and Data Science in the Automotive Industry
Data science and machine learning are the key technologies when it comes to the processes and products with automatic learning and optimization to be used in the automotive industry of the future. This article defines the terms “data science” (also referred to as “data analytics”) and “machine learning” and how they are related.
Entropie - Und andere Maße für Unreinheit in Daten
Dieser Artikel ist Teil 1 von 4 der Artikelserie Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren.
Hierarchische Klassifikationsmodelle,…
What makes a good Data Scientist? Answered by leading Data Officers!
/1 Comment/in Carrier, Education / Certification, Gerneral, Interviews, Main Category /by Benjamin AunkoferWhat makes a good Data Scientist? A question I got asked recently a lot by data science newbies as well as long-established CIOs and my answer ist probably not what you think: In my opinion is a good Data Scientist somebody with, at least, a good knowledge of computer programming, statistics and the ability of understanding […]
Consider Anonymization – Process Mining Rule 3 of 4
/2 Comments/in Audit Analytics, Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Cloud, Data Migration, Data Mining, Data Science, Data Security, Data Warehousing, Main Category, Process Mining /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherThis is article no. 3 of the four-part article series Privacy, Security and Ethics in Process Mining. Read this article in German: “Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 3 von 4“ If you have sensitive information in your data set, instead of removing it you can also consider the use of anonymization. When […]
Interview mit Prof. Dr. Kai Uwe Barthel über Data Science mit Deep Learning
/1 Comment/in Artificial Intelligence, Big Data, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Experience, Interview mit CIO, Interviews, Machine Learning, Main Category /by Benjamin AunkoferInterview mit Prof. Dr. Barthel, Chief Visionary Officer der Pixolution GmbH in Berlin, über Funktion, Einsatz und Einstieg in künstliche neuronale Netze. Prof. Kai Barthel ist Gründer und CVO der Pixolution GmbH, ein Unternehmen, das Deep Learning dazu einsetzt, Bilder über ihre Pixelinhalte automatisiert verstehen zu können. Darüber hinaus ist Prof. Barthel in der Forschung und Lehre […]
Der Blick für das Wesentliche: Die Merkmalsselektion
/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Machine Learning, Predictive Analytics, Python, Tool Introduction, Tutorial /by Christoph GreschIn vielen Wissensbasen werden Datensätze durch sehr große Merkmalsräume beschrieben. Während der Generierung einer Wissensbasis wird versucht jedes mögliche Merkmal zu erfassen, um einen Datensatz möglichst genau zu beschreiben. Dabei muss aber nicht jedes Merkmal einen nachhaltigen Wert für das Predictive Modelling darstellen. Ein Klassifikator arbeitet mit reduziertem Merkmalsraum nicht nur schneller, sondern in der […]
Responsible Handling of Data – Process Mining Rule 2 of 4
/1 Comment/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Security, Data Warehousing, Process Mining, Projectmanagement /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherThis is article no. 2 of the four-part article series Privacy, Security and Ethics in Process Mining. Read this article in German: “Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 2 von 4“ Like in any other data analysis technique, you must be careful with the data once you have obtained it. In many projects, […]
Five Illusions about Big Data you can’t help but believe in
/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Main Category, Projectmanagement /by Shreya DharBig Data is a smorgasbord of data. Even the marketing world has acknowledged the gravity of Big Data. But alas! Instead of having such a resplendent data power by our side, we are no closer to construct smart marketing decisions than before, when the concept was not well known. So, something is definitely not right, […]
Lernplattform dataX Academy gewinnt Sonderpreis für “Digitale Bildung”
/0 Comments/in Carrier, Certification / Training, Data Science News, Education / Certification, Gerneral, Sponsoring Partner Posts /by dataX AcademySponsored Post Big Data ist die Zukunft, doch den meisten Unternehmen fehlen ausgebildete Datenexperten. Die Berliner Gründer Leo Marose und Stefan Berntheisel haben eine Lernplattform entwickelt, die Datenkompetenz auf eine völlig neue Art und Weise vermitteln soll – interaktiv und am Beispiel realistischer Szenarien. Für ihr Konzept werden sie jetzt vom Bundeswirtschaftsministerium auf der CeBIT […]
Künstliche Intelligenz und Data Science in der Automobilindustrie
/1 Comment/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Cloud, Data Mining, Data Science, Data Security, Insights, Predictive Analytics, Use Cases /by VolkswagenData Science und maschinelles Lernen sind die wesentlichen Technologien für die automatisch lernenden und optimierenden Prozesse und Produkte in der Automobilindustrie der Zukunft. In diesem Beitrag werde die zugrundeliegenden Begriffe Data Science (bzw. Data Analytics) und maschinelles Lernen sowie deren Zusammenhang definiert. Darüber hinaus wird der Begriff Optimizing Analytics definiert und die Rolle der automatischen […]
Clarify Goal of the Analysis – Process Mining Rule 1 of 4
/3 Comments/in Audit Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Security, Process Mining, Projectmanagement /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherThe good news is that in most situations Process Mining does not need to evaluate personal information, because it usually focuses on the internal organizational processes rather than, for example, on customer profiles. Furthermore, you are investigating the overall process patterns.
R als Tool im Process Mining
/0 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Industrie 4.0, Main Category, Process Mining, R Statistics, Statistics /by Erwin EnzenhoferDie Open Source Sprache R ermöglicht eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten, die von einer einfachen beschreibenden Darstellung eines Prozesses bis zur umfassenden statistischen Analyse reicht. Dabei können Daten aus einem Manufacturing Execution System, kurz MES, als Basis der Prozessanalyse herangezogen werden. R ist ein Open Source Programm, welches sich für die Lösung von statischen Aufgaben im […]