Der Datenanalyse-Blog von eoda
Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Hier erfahren Sie mehr über Data Science im Business-Kontext, den Einsatz der Data-Science-Sprachen R und Python und vieles mehr.
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RStudios (Posit) neues Publikationssystem Quarto – Die nächste Generation von R Markdown
Die rstudio::conf 2022 hat uns mit vielen spannenden und innovativen Neuerungen beschert. Eine ganz besondere Neuigkeit ist Quarto. Eine Weiterentwicklung von R Markdown: Ein neues sprachenunabhängiges Open-Source-System für wissenschaftliche und technische Veröffentlichungen.
Shiny for Python: RStudio (Posit) öffnet Shiny für Python-Community
RStudio ist die erste Adresse für die R-Community. Längst stellt sich RStudio aber breiter auf und adressiert insbesondere auch Python-User. Deutlich wird dies in zwei bemerkenswerten Schritten: Der Bekanntgabe eines neuen Unternehmensnamens und der Veröffentlichung von Shiny for Python.
Mit Data Science die Ressourceneffizienz steigern
Steigende Preise, Ressourcenknappheiten, Fachkräftemangel und Klimakrise: Unternehmen ringen derzeit mit vielen Problemen. Data Science kann durch Optimierung und Automatisierung die Ressourceneffizienz steigern und so ein Teil der Lösung sein.
Data Literacy: Kernkompetenz der Digitalisierung
Data Literacy: Viele wollen sie doch zu wenige haben sie. Aber was verbirgt sich eigentlich dahinter und warum ist Data Literacy so wichtig?
Wie Stadtwerke mit KI ihre Kundenbeziehungen stärken können: 3 effektive Anwendungsfälle
Nach dem ersten Artikel zum Thema KI und Stadtwerke geht es im Teil 2 darum, wie Stadtwerke KI einsetzten können, um ihre Kundenbeziehungen zu stärken und Prozesse durch Automatisierung effizienter zu gestalten.
Der Fachkräftemangel: Künstliche Intelligenz als Lösungsbaustein
Fachkräfteengpässe in der Hälfte aller Berufsgattungen und 1/3 weniger Erwerbstätige bis 2060: Der Fachkräftemangel durch den demografischen Wandel ist ein Risiko für Ihren wirtschaftlichen Erfolg. Künstliche Intelligenz kann Ihnen dabei helfen, die durch den Fachkräftemangel entstehende Lücke zu schließen.
Data-Mesh: Dezentralisierung für höhere Datenqualität
Das Data-Mesh Konzept soll die Probleme der zentralen Datensammlung und Auswertung in Data-Warehouse-Systemen und Data Lakes lösen. Aber wie genau funktioniert das?
Datensilos: Eine der Hürden von KI-Initiativen und wie sie genommen werden kann
Ungewollte Datensilos können im digitalen Zeitalter eine große Hürde für datengetriebene Unternehmen darstellen. Erfahren Sie mehr über die Probleme von Datensilos und wie diese aufgebrochen werden können.
Stadtwerke und KI: 7 spannende Anwendungsmöglichkeiten von KI für Stadtwerke
Intelligente Mülleimer, die nur dann angefahren werden, wenn sie geleert werden müssen? Drohnen, die autonom Schäden an Stromleitungen aufnehmen und an die automatische Auswertung durch künstliche Intelligenz weiterleiten? Das ist keine reine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Wir stellen 7 Anwendungsmöglichkeiten von KI für Stadtwerken vor.