Der Datenanalyse-Blog von eoda

Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Wir erzählen Geschichten rund um die Data-Science-Sprachen R und Python, Data Science im Business-Kontext und vieles mehr.

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  • Shiny: Load Testing und Horizontale Skalierung

    Lesezeit: ca. 4 min. Erfahren Sie wie ein detailliertes Load-Testing eine wichtige Hilfestellung leisten kann, um potenzielle Schwachstellen früh genug zu erkennen und zu beseitigen, bevor die Applikation in den Produktivbetrieb geht.

    30.01.2020

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  • Data Science Trends 2020

    Die 5 Data Science Trends 2020

    Lesezeit: ca. 2min. Welche Themen kommen in 2020 auf Ihr Unternehmen zu? Wir haben die wichtigsten Trends im Umfeld von KI und Data Science für Sie identifiziert.

    22.01.2020

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  • Schön‘ juten Tach & Moin Moin: R-Trainings in Berlin & Hamburg

    Lesezeit: ca. 2 min. Data Science Kurse in Berlin und Hamburg – Im April und Oktober 2020 bringen wir unsere beliebten R-Trainings in die deutschen Großstädte. Werden Sie mit uns zum Data-Science-Experten mit R!

    22.01.2020

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  • "Data Science" im Marketing - Eat your own dogfood

    Lesezeit: ca. 4 min. Was passiert, wenn man eine Data-Science-Plattform und einen Marketer ohne Softwareentwicklungs- und Data-Science-Skills zusammenbringt? Hier erfahren Sie es!

    16.01.2020

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  • Data Science Konferenzen

    Data Science und KI: Konferenzen 2020

    Lesezeit: ca. 2min. Welche wichtigen Veranstaltungen gibt es im deutschsprachigen Raum 2020 rund um die Themen KI und Künstliche Intelligenz. Wir zeigen es Ihnen.

    10.01.2020

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  • Data Science Anbieter Unternehmenserfolg

    So baut man Data Science Plattformen - Teil 5: Datenvisualisierung und belastbare Ergebnisse

    Lesezeit: ca. 2min. Was muss bei der Visualisierung von Ergebnissen und Daten beachtet werden? Wir werfen einen Blick darauf!

    15.12.2019

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  • Suche nach der richtigen Data-Science-Strategie.

    Data-Science-Strategie: Wegweiser zu digitalen Erfolgen

    Lesezeit: ca. 5min. Eine Data-Science-Strategie stellt die systematische Datennutzung in den Mittelpunkt der Ausrichtung eines Unternehmens. Mindset, Kompetenzen, Tools oder die Datenbasis: Wir stellen die wichtigsten Bausteine einer erfolgreichen Strategie vor.

    11.12.2019

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  • Data Science Anbieter Unternehmenserfolg

    So baut man Data Science Plattformen - Teil 4: Datenbankskalierbarkeit und Geschäftsmodelle

    Lesezeit: ca. 2min. Dieses Mal: Verschiedenste Datenquellen anbinden und daraus neue Use Cases und ganze Geschäftsmodelle entwickeln.

    10.12.2019

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  • Data Science Anbieter Unternehmenserfolg

    So baut man Data Science Plattformen - Teil 3: Individualisierbare Workflows und Dashboards

    Lesezeit: ca. 2min. Was wäre, wenn die einzelnen Projektschritte sich nach dem Unternehmen richten würden und man einzelne Dashboards wiederverwenden könnte?

    08.12.2019

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  • Neues YUNA Release!

    Mit Version 1.13. sind neue Funktionalitäten und Features in YUNA ermöglicht worden: Shiny-Widget-Authentifizierung, Result Rating, Formular-Widget mit Stored Procedure und Sonderzeichen in gesourcten Objekten – Erfahren Sie mehr!

    06.12.2019

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  • Data Science Anbieter Unternehmenserfolg

    So baut man Data Science Plattformen - Teil 2: Intelligentes Benutzer- und Rollenkonzept

    Lesezeit: ca. 2min. Warum sind Nutzer- und Rollenrechten ein nicht zu unterschätzender Faktor bei Data Science Plattformen?

    06.12.2019

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  • Data Science Anbieter Unternehmenserfolg

    So baut man Data Science Plattformen - Teil 1: UI & Teams

    Lesezeit: ca. 2min. Welche Faktoren müssen von modernen Data Science Plattformen erfüllt werden?

    03.12.2019

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  • Versionsverwaltung – Die unkomplizierte Arbeit am gemeinsamen Projekt

    Lesezeit: ca. 4min. Die Versionsverwaltung stellt ein zentrales Tool für das Projektmanagement dar. Wie Sie mit Git effizienter an gemeinsamen Projekten arbeiten können, erfahren Sie hier!

    28.11.2019

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  • eoda Data Science Adventskalender

    Data Science Adventskalender

    Wir nehmen Sie mit auf eine Reise durch 24 wunderbare Beispiele, in denen Data Science geholfen hat unsere Welt ein Stückchen besser zu machen.

    28.11.2019

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  • Package Management: Einsatz von Repositories in Produktivsystemen

    Lesezeit: ca. 4min. Ein gutes Paketmanagement in Produktivsystemen und eine voll funktionsfähige Infrastruktur sind die Basis für eine komplikationsfreie Entwicklungsumgebung. Wie man mit Repositories richtig arbeitet erfahren Sie hier!

    21.11.2019

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  • Ansible: Infrastruktur als Code

    Lesezeit: ca. 3min. Mit Ansible lassen sich IT-Infrastrukturen automatisieren, sodass ein manueller Eingriff nicht mehr nötig ist. In unserem Blogartikel zeigen wir Ihnen anhand ausgewählter Beispiele, wie sich eine automatisierte Infrastruktur-Konfiguration umsetzen lässt.

    14.11.2019

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  • Filter, die Analystenherzen höher schlagen lassen

    Lesezeit ca. 4min. Filter in der Analytik können spannend sein! Wir zeigen ungeahnte Höhen auf, was mit Filtern in YUNA möglich ist.

    14.11.2019

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  • Data Science horizontale Skalierung, symbolisiert durch Skyline mit Data Cloud

    Kubernetes: Horizontale Skalierung von Data-Science-Anwendungen in der Cloud

    Lesezeit: ca. 2min. Aufgrund des stetigen Datenwachsums und den immer komplexer werdenden Anforderungen an eine IT-Infrastruktur, ergeben sich stets neue Herausforderungen für Data Scientists und Data Engineers. Ein möglicher Lösungsansatz ist die Verbindung des RStudio Job Launchers mit einem Kubernetes-Cluster: In unserem Blogartikel erfahren Sie die Vorteile!

    23.10.2019

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  • Data Science Sprachen; Data Science Languages

    R, Python & Julia in Data Science: Ein Vergleich

    Lesezeit: ca. 3min. R, Python oder Julia? Mittlerweile existieren zahlreiche Programmiersprachen, doch welche sich für den eigenen Bedarf eignet ist teils noch unklar. Wir geben Ihnen eine Empfehlung!

    16.09.2019

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  • ODBC DBI Network

    Einfacher Datenzugang: Die Vorteile der einmaligen Datenbankverbindung mit ODBC und DBI

    Lesezeit: ca. 2min. Ein optimaler Datenzugang ist besonders wichtig für die Arbeit der Data Scientists, da dieser ihnen einen schnellen und effizienten Zugriff auf die relevanten Daten ermöglicht.

    04.09.2019

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  • R Training Frankfurt

    Data science courses with R in Frankfurt!

    In November 2019, we bring our popular courses „Introduction to R“ and „Introduction to Machine Learning with R“ to Frankfurt.

    27.08.2019

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  • Anomalieerkennung in Daten

    Anomalieerkennung in Zeitreihen: Welcher Algorithmus ist der Richtige?

    Lesezeit: ca. 3min.Welche Arten von Anomalien in Daten gibt es? Was sind die Nachteile statischer Grenzwerte? Wie können Clusteralgorithmen zum Einsatz kommen? Erfahren Sie es.

    27.08.2019

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  • Darstellung einer Zeitreihe mit Anomalien.

    Ausreißer in der Datenflut: Mit der Anomalieerkennung Maschinenausfälle vermeiden

    Lesezeit: ca. 3min. Anomaly Detection ist einer der Grundpfeiler von Predictive Maintenance. Wie die Anomalieerkennung funktioniert? Erfahren Sie es hier.

    22.08.2019

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  • biometrie 2fa

    Authentifizierung und Autorisierung: Datensicherheit für Data-Science-Umgebungen

    Lesezeit: ca. 4min. Erfahren Sie mehr über Konzepte zur Benutzerverwaltung, zur Vergabe von Zugriffsrechten und ihrer Abbildung im Active Directory.

    14.08.2019

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