Data Science Knowledge Stack - Abstraction of the Data Science Skillset
What must a Data Scientist be able to do? Which skills does as Data Scientist need to have? This question has often been…
Data Leader Day 2017 - Die Benefits für Data Scientists & Data Engineers
In eigener Sache...
Der Data Leader Day (www.dataleaderday.com) am 09.11.2017 im Spreespeicher in Berlin ist das Event für…
Data Science Knowledge Stack - Was ein Data Scientist können muss
Was muss ein Data Scientist können? Diese Frage wurde bereits häufig gestellt und auch häufig beantwortet. In der Tat…
Is Data Science the new Statistics?
Table of Contents
1 Introduction
2 Emerging of Data Science
3 Big data technologies
4 Two data worlds: Predictive vs…
Data Science and Predictive Analytics in Healthcare
Doing data science in a healthcare company can save lives. Whether it’s by predicting which patients have a tumor on an…
Die fünf Schritte zur Datenstrategie
Big Data ist allgegenwärtig - die Datenrevolution bietet in nahezu allen Branchen vielfältige Nutzungsmöglichkeiten. Bevor…
Unternehmen brauchen eine Datenstrategie
Viele Unternehmen stecken gerade in der Digitalisierung fest, digitalisieren Prozesse und Dokumente, vernetzen immer mehr…
The Future of CRM Systems
Growth comes hand in hand with technology advancement. Today CRM software help in handling all customer data including buying…
Entscheidungsbaum-Algorithmus ID3
Dieser Artikel ist Teil 2 von 4 der Artikelserie Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren.
Entscheidungsbäume…
Ways AI & ML Are Changing How We Live
From Amazon's Alexa, a personal assistant that can do anything from making your to-do list to giving a wide range of real-time…
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
/2 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 […]
Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Article Series
/7 Comments/in Audit Analytics, Data Mining, Data Science, Data Security, Data Warehousing, Main Category, Process Mining, Visualization /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherWhen I moved to the Netherlands 12 years ago and started grocery shopping at one of the local supermarket chains, Albert Heijn, I initially resisted getting their Bonus card (a loyalty card for discounts), because I did not want the company to track my purchases. I felt that using this information would help them to […]