data science news weekly #5

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

Der Frühjahrsputz steht an – doch vorher wird noch einmal ein kurzer Jahresrückblick in die Data-Science-Entwicklungen des letzten Jahres gewährt. Data Science Weekly listet hierzu die meist gelesenen Onlineartikel zum Thema Data Science 2017 auf. Neben den Entwicklungen der führenden Tech-Unternehmen, rekapituliert der Jahresrückblick die unterschiedlichen Anwendungsgebiete von Data-Science-Methoden, beispielsweise im Bereich Online Dating oder Diät-Trends und teilt praktische Tipps zur Nutzung von Machine Learning.

Dass sich die Technologie auch in diesem Jahr neue Wege bahnt, belegt das MIT Technology Review. Sei es ein 3D- Metalldrucker, ein künstliches Mäuse-Embryo auf Basis von Stammzellen oder Kopfhörer, die fast in Echtzeit übersetzen können- der Artikel „10 Breakthrough Technologies 2018“ zeigt die Bandbreite an technologischem Fortschritt, die man erwarten kann. Hier werden Technologien vorgestellt, die sich sowohl mit den Problemen der Zukunft beschäftigen als auch Lösungsansätze bieten.

Staatsministerin für Digitales: Mit dem neu geschaffenen Posten darf sich CSU-Politikerin Dorothee Bär von nun an im Kanzleramt positionieren. Was dem Wunsch nach einem Digitalministerium angeht, ist der Fortschritt mit dem neuen Ministerposten von Seiten der Großen Koalition jedoch nur ein kleiner Schritt. Nichtsdestotrotz ist laut t3n mit der neuen Stelle eine Querschnittsposition angedacht, die der stetigen Digitalisierung mehr Aufmerksamkeit schenken soll.

Vorreiter oder Nachzügler? Wie Künstliche Intelligenz den Unternehmenserfolg antreibt, erklärt Experte René Büst in dem Computerwoche-Artikel „In sieben Schritten zum AI-enabled Enterprise“. Von den Bedrohungen der großen Plattform-Unternehmen wie Google oder Amazon, bis hin zu den Überlebenstipps für Old-Economy-Unternehmen, bietet Büst eine Strategie für mehr freies Kapital, Zeit und Innovation im eigenen Unternehmen.

Und die Moral von der Geschicht, das weiß nur die Maschine und nicht ich – kann so die Zukunft aussehen? Diese Frage beschäftigt die Gesellschaft seitdem es die ersten Entwicklungen in Richtung Künstlicher Intelligenz gibt. Auch Don Howard hat sich der Beantwortung der Frage angenommen – auf eine besonders lesenswerte Art und Weise wie wir finden. „Can Machines Become Moral?“ – finden Sie es heraus.

Wissenstransfer

Incredibly powerful and quite fun: So beschreibt Alan Nichol die Kommunikation mit einem Computer über die menschliche Sprache – vorausgesetzt es ist gut umgesetzt. Damit dies gelingt, hat Nichol ein sehr anschauliches DataCamp-Tutorial zur Entwicklung eines Facebook Messenger Bots mit Python entwickelt.

Google Analytics selbst liefert bereits eine Vielzahl an wertvollen Informationen rund um die Nutzung von Webseiten. Die Anforderungen an die Informationen über die Besucherströme im Netz steigen aber stetig und mit ihnen der Bedarf nach fortgeschrittenen Analysen. Google Analytics selbst gilt von Haus aus aber nun mal nicht als klassisches Data Science Tool. Wie man Google Analytics in fünf Schritten „Ready for Data Science“ macht, erklärt Alexandros Papageorgiou in seinem Tutorial.

Infografik

Wie könnte sich wohl der Abwärtstrend der SPD der letzten Jahrzehnte anhören? Diese Frage beantwortet die Berliner Morgenpost mit dem „Sound zum tiefen Fall der SPD“. Durch die Vertonung der Umfragewerte der letzten 20 Jahre, bietet die anschauliche Grafik nicht nur was für die Augen, sondern auch für die Ohren.

Ein schönes Wochenende und bis nächsten Freitag.


Tobias Titze - Beitrag vom 09.03.2018

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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