Unsere Blogbeiträge
Von der Ziel- bis zur Produktivsetzung: Ein Data-Science-Projekt Schritt für Schritt (Teil 2)
Im ersten Teil des Artikels wurde die Ausgangsfrage für das Retail-Analyseprojekt definiert und das Wissen der Fachabteilung in das Projekt inkludiert. Der Data Scientist hat alle relevanten Daten identifiziert und…
Ein Data-Science-Projekt Schritt für Schritt
Das Potenzial von Data Science ist erkannt, ein möglicher Use Case identifiziert und die vorfreudige Erwartungshaltung an die Analyseergebnisse groß: Ein Data-Science-Projekt beginnt. Damit es vom Anfang bis zum Ende…
Was ist ein Algorithmus?
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..
Was ist ein Data Engineer?
Der Sturm gewinnt Spiele, die Abwehr Meisterschaften: Eine der berühmtesten Fußball-Weisheiten ist der Ausgangspunkt, um der Bedeutung des Data Engineers auf den Grund zu gehen. Natürlich stehen im Analytik-Kontext strategische…
Nachvollziehbar erfolgreich: Wieso Data Science so stark auf Open Source setzt
Open Source feiert seinen 20. Geburtstag: Im Februar 1998 – im Herzen des Silicon Valley – gründeten Aktivisten rund um die beiden Initiatoren Bruce Perens und Eric S. Raymond die…
Wie ist ein Data-Science-Team aufgebaut?
Ein Data-Science-Projekt ist nur so gut wie das dahinterstehende Projekt-Team. Denn bis ein Data-Science-Projekt erfolgreich abgeschlossen ist, durchläuft es mehrere Phasen und Stationen. Dabei treffen viele Kompetenzen aufeinander: Hacking Skills,…
Finanzbranche: Data Science von der Digitalisierung profitieren?
Fraud Detection, Blockchain und Co.: Die Digitalisierungswelle hat auch die Finanzbranche längst erreicht. Einige Unternehmen sind im Zuge des FinTech-Booms schon aufgesprungen, andere bringen sich noch in Position, um ihn…
Wie funktionieren Data-Science-Projekte?
Data Science birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen, doch die Hürde zum ersten Data-Science-Projekt scheint hoch: Zu schwammig sind die einzelnen Schritte, zu undurchschaubar wirkt der Aufwand. Wie ist der Ablauf eines typischen Data-Science-Projekts? Was ist bei der Durchführung wichtig? Und wie arbeitet der Data Scientist eigentlich genau? Wir lichten das Dunkel und geben Antworten.
Weihnachtssongs aus der Sicht eines Data Scientists | eoda GmbH
Das Jahr neigt sich dem Ende entgegen: Draußen wird es kälter, die Tage werden kürzer und der erste Schnee ist bereits gefallen. Es ist die Zeit, auf die sich besonders…
Eine durchdachte Analysestrategie ist wichtiger als R oder Python
Data Science ist eine Disziplin im stetigen Wandel – neue Entwicklungen und technische Möglichkeiten erscheinen im Eiltempo. Um da Schritt zu halten, ist eine Auseinandersetzung mit den Methoden maßgeblich. Während…
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