Unsere Blogbeiträge
Philipp Schmagold: „Eine finanzielle Förderung für die erste Beratungsleistung sollte sich kein KMU entgehen lassen.“
Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben Respekt vor den ersten Schritten in Richtung Data Science: Zu hoch der Aufwand, zu unübersichtlich die Möglichkeiten und so unklar die Erfolgsaussichten. Warum…
Data Science in KMU: So gelingt der richtige Einstieg
Sie bauen eigene Data-Labs auf, implementieren Künstliche Intelligenz in Ihre Produkte und treffen immer mehr Entscheidungen vollständig datenbasiert: Tag für Tag vermelden Unternehmen ihre neusten digitalen Fortschritte und signalisieren damit…
Digitale Transformation? Na logististisch!
Aus Daten strategisches Wissen gewinnen – mit Data Science längst mehr als Science-Fiction. Durch intelligente Algorithmen, ein kluges Datenmanagement und die Kombination von Statistik-Know-how und Domänenwissen sichern sich Logistik-Unternehmen ihren…
Was ist eine Clusteranalyse?
Algorithmus, Bias, Cross Validation – für Data Scientists gehören diese Begriffe ganz natürlich zum täglichen Arbeitsleben dazu. Dabei vergessen sie leicht, dass bestimmte Begriffe für andere nicht auf den ersten…
Der digitale Zwilling: Möglichmacher der digitalen Transformation
Man sagt sie Ihnen nach: Diese ganz besondere Bindung. Menschliche Zwillinge haben in der Regel eine außergewöhnlich enge Beziehung und eine besondere Wahrnehmung für den Zustand….
Liebe Data Scientists, macht euch die Arbeit leichter
Ihr habt den besten Job des 21. Jahrhunderts, seid die Goldschürfer im Big-Data-Zeitalter, die Segler auf dem Datenmeer – kurzum: In vielen Unternehmen seid ihr die digitalen Möglichmacher. Ausgestattet mit…
»Die Frage lautet: Wie können Datenanalysen in eine professionelle IT-Umgebung eingebettet werden?«
Philipp Tschachtschal, Solution Architect bei eoda, findet auf genau diese Frage Antworten. Im Interview klärt er, warum die Technologieberatung heutzutage so wichtig für den nachhaltigen Erfolg der Analysen ist und…
reticulate – Ein weiterer Schritt in Richtung multilingualer und kollaborativer Arbeitsweise
R , Julia, Python – Den Datenwissenschaftlern von heute stehen zahlreiche verschiedene Programmiersprachen zur Verfügung, alle mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Wie praktisch wäre es da, wenn man die…
It’s (almost) all about the Data: Stolpersteine von Predictive Maintenance
Höhere Maschinenverfügbarkeiten, geringere Wartungskosten und mehr Kundenbindung durch verbesserte Serviceangebote: Die Vorteile von Predictive Maintenance liegen auf der Hand. Die Verantwortlichen haben die Sinnhaftigkeit einer datenbasierten Wartung erkannt und erfolgreiche…
B wie Bias
Was ist ein Bias? Wenn ein Data Scientist von Bias spricht, dann ist dabei beispielsweise die Rede von einer natürlichen Varianz bei Messwerten oder eine Verzerrung von Datenquellen. Kurzum: Bias beschreiben systematische Abweichungen von Messwerten. Nicht immer haben verschiedene Bias denselben Ursprung: Manche Bias beziehen sich auf Unschärfen der Schätztheorie, andere Bias formulieren Ungenauigkeiten der […]
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