data science news weekly #15

Im Zuge der Digitalisierung bestimmt das Thema Data Science immer mehr die Medienlandschaft und den gesellschaftlichen Diskurs. Technologische Innovationen, spannende Anwendungsfälle oder kontroverse Diskussionen: Wir behalten für Sie den Überblick und sammeln jeden Freitag nützliche, interessante und hilfreiche Links rund um das Thema Data Science.

Business & News

Doppelt hält besser – auch für das Internet der Dinge (IoT) findet diese Redensart Zuspruch, mit den sogenannten Digital Twins. Gemeint sind damit virtuelle Kopien von physischen Objekten oder Systemen, die mit Daten aus unterschiedlich vernetzten Geräten gefüttert werden. Damit der Einsatz von den digitalen Zwillingen effizient genutzt werden kann, ist hier die Blockchain-Technologie gefragt. Diese Verknüpfung haben Deloitte und Riddle&Code analysiert und in der Studie IoT powered by Blockchain veröffentlicht. Ein wichtiges Zukunftsthema, welches wir weiterhin für Sie im Auge behalten.

Das Tech Open Air (TOA) steht vor der Tür: Nächsten Monat findet in Berlin eines der größten europäischen Technologie-Festivals statt. Neben Projekt-Ausstellungen von Startups und verschiedenen Workshops gibt es auch spannende Diskussionsrunden. Themen wie zum Beispiel Deep Learning für bildgebende Diagnostik in der Medizin oder Blockchain-Technologien in der Kunst stehen auf dem Programm – und noch vieles mehr. Schauen Sie doch schon mal vorbei!

Albert Einstein hat es bereits vor über 100 Jahren vermutet, doch Wissenschaftler konnten sie erst seit zwei Jahren nachweisbar messen – die Rede ist von Gravitationswellen. Wellen, die durch beschleunigte Massen entstehen, erforschen Wissenschaftler mit sogenannten Gravitationswellendetektoren. Dem aufwendigen und langwierigen Analyseverfahren soll nun mit einer KI ein kurzer Prozess gemacht werden. Hier setzen Forscher auf ein Deep-Learning-Verfahren, welches die Datenanalyse beschleunigen soll – und das bis zu zehntausendfach schneller als vorher. Wie das Ganze funktioniert? Hier können Sie es mit Lichtgeschwindigkeit herausfinden.

Wissenstransfer

Das unsinkbare Schiff: Die Titanic und ihre Datensätze bringen eine Vielfalt an Analysepotential mit. Unter der Frage Musste Jack wirklich sterben? haben auch wir uns schon einmal mit der Titanic beschäftigt. In unserem Fall: eine Data-Mining-Analyse zum Spielfilm Titanic (1997). Im folgenden Artikel geht es um ein Machine-Learning-Modell, welches anhand der öffentlich-verfügbaren Datensätze des Schiffs kreiert wurde. Predicting the Survival of Titanic Passengers analysiert, welche Art von Passagier die besten Voraussetzungen mitbringen, um so eine Tragödie zu überleben. Wer das wohl sein mag? Lesen Sie es nach!

Wer eine Abwechselung von standardisierten Microsoft Schaubildern braucht, der darf sich freuen. Bald gibt es die Möglichkeit benutzerdefinierte Visualisierungen in Power BI bei Microsoft Excel nutzen. Natürlich bedeutet das auch, dass man auf seine selbst kreierten R-Visualisierungen zugreifen oder diese für andere zugänglich machen kann. Wie die Anleitung zum Selbstbasteln geht? Steht hier auch gleich mit dabei.

Infografik

Ob Geschäftsreise oder Erholungsurlaub – mit dem Flugzeug über den Wolken zu fliegen ist in den letzten Jahren nicht nur billiger geworden, sondern auch sicherer. Flugzeuge sind mittlerweile ein beliebtes Verkehrsmittel unserer global-vernetzten Erde. Umso interessanter ist die Frage, ob Städte mit einer stark ausgeprägten Luftraum-Infrastruktur auch die Städte sind, die als besonders einflussreich gelten. Die interaktive Datenvisualisierung The Most Aerially-Connected Cities erforscht diese Annahme mit den verschiedensten Datensätzen mit Hilfe von R und nutzt D3 für ein buntes Feuerwerk zur dynamischen Webvisualisierung. Achtung: Farbexplosion garantiert!

Wir wünschen Ihnen ein schönes Pfingstwochenende und bis nächsten Freitag.


Tobias Titze - Beitrag vom 18.05.2018

Tobias Titze betreut seit 2013 das Marketing der eoda GmbH. Seine tägliche Aufgabe ist der Brückenschlag zwischen einem komplexen Thema und den Anforderungen des Marktes. Er interessiert sich für Daten und Algorithmen und begeistert sich für die Vorteile, die sich für Unternehmen daraus ergeben.

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