Unsere Blogbeiträge
Anomalierkennung: Welcher Algorithmus für Zeitreihen?
Die Identifizierung und der richtige Umgang mit Anomalien haben branchenübergreifend eine große Bedeutung und sind die Basis für ein bis dato nicht mögliches vorausschauendes, wirtschaftliches Handeln.
Mit Anomalieerkennung Maschinenausfälle vermeiden
Was sind Datenausreißer? Geht man von einer beliebigen Datengrundlage aus, so spricht man von Ausreißern bzw. Anomalien, wenn Datenpunkte existieren, deren Ausprägungen sich signifikant von der Merkmalsverteilung der restlichen Datenpunkte unterscheiden.
Authentifizierung & Autorisierung für Dateninfrastrukturen
Im Hinblick auf die Sensibilität der Daten, sind besondere Anforderungen notwendig, um den Datenschutz jederzeit zu wahren und die jeweils relevanten Informationen den Nutzern bereit zu stellen. Die Authentifizierung und Autorisierung sind die notwendige, technische Voraussetzung für den flächendeckenden Roll-out von Data-Science-Lösungen.
Client-Server-Architekturen für Data Science
Data Science ist in vielen Branchen zu einem der entscheidenden Erfolgsfaktoren geworden. Um für Data Science reibungslose Arbeitsprozesse garantieren zu können, bedarf es der Implementierung einer Architektur, welche die Performance,…
IT-Infrastrukturen für Data Science
Data Science, die Extraktion von Wissen aus Daten, ist in vielen Branchen zu einem der entscheidenden Erfolgsfaktoren geworden. Im Zuge der Digitalisierung fangen Unternehmen verstärkt an das Potenzial ihrer Daten…
Wie funktioniert Reinforcement Learning?
Neben den bereits etablierten Klassen an Machine-Learning-Algorithmen des Supervised und Unsupervised Learnings, bietet das Reinforcement Learning einen neuen Ansatz.
Was sind Data-Science-Hackathons?
Ihren Ursprung haben sie typischerweise in der Softwareentwicklung, doch auch im Bereich Data Science kommen sie immer häufiger zum Einsatz: Hackathons. Doch was genau ist eigentlich ein Hackathon? Was sind…
Moin Moin R – Programmieren in Hamburg
Das Konzept aus Big Data werthaltige Informationen zu gewinnen, fordert leistungsfähige Statistik-Werkzeuge. Die freie Programmiersprache R ist eine der führenden Programmiersprachen, dessen Kernfunktionen in der statistischen Auswertung sowie der Visualisierung…
Ist der Weihnachtsmann berechenbar?
Vor zwei Jahren haben wir Sensationelles enthüllt: Der Weihnachtsmann ist ein Data Scientist. Nicht seine mehrere hundert Jahre umfassende Erfahrung als Geschenkbote, seine fliegenden Rentiere oder seine treuen Wichtel sind…
Konsum von Margarine beeinflusst Scheidungsraten
Konsum von Margarine beeinflusst Scheidungsraten Data Scientists von eoda decken auf: Mit einem erhöhten Konsum von Margarine steigen die Scheidungsraten im amerikanischen Bundesstaat Maine. Es liegt also ein Zusammenhang zwischen diesen Variablen vor – eine Korrelation. Sprechen Sie uns gerne an Veröffentlicht am: Samstag, 01.12.2018 Eine Korrelation bezeichnet einen mehr oder minder intensiven Zusammenhang zweier Merkmale. Der […]
Was ist Ensemble Modeling?
Algorithmus, Bias, Clusteranalyse – für Data Scientists gehören diese Begriffe ganz natürlich zum täglichen Arbeitsleben dazu. Dabei vergessen sie leicht, dass bestimmte Begriffe für andere nicht…
Entwicklungsumgebungen für R und Python
Entwicklungsumgebungen: Welche ist die richtige für R und Python? Wer im Data-Science-Kontext programmiert, braucht dafür eine geeignete integrierte Entwicklungsumgebung. Eine Entwicklungsumgebung, auch IDE (Integrated Development Environment) genannt, muss dabei je nach Data-Science-Sprache und Anwendungsfall unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Dabei hat jede Entwicklungsumgebung ihre ganz eigenen Vor- und Nachteile. Wir stellen vier Entwicklungsumgebungen für R und Python […]
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