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Interessante Beiträge im Bereich Data Science
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Data Science
| hinzugefügt von: Daniel B.
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
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Data Science
| hinzugefügt von: Jürgen T.
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
KI Entwickler sollen uns in die Zukunft der KI führen. Im Laufe der Jahre ergaben sich mit jedem technologischen Wandel neue Möglichkeiten und es wurde eine neue Art von Beruf benötigt, um den neuen Bedürfnissen gerecht zu werden.
Diese Änderungen haben bei den Unternehmen zu Veränderungen in der Arbeitsweise geführt und wir befinden uns wieder mitten in einer solchen Änderung.
Das Ford-Modell
Es gibt das populäre Zitat: "Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt, schnellere Pferde."
Herr Ford hat di...
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Data Science Management
| hinzugefügt von: Florian
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Data Science
| hinzugefügt von: Daniel B.
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
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Data Science
| hinzugefügt von: Torsten
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
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Data Science
| hinzugefügt von: Jürgen T.
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Data Science
| hinzugefügt von: Matthias
Häufig geht es in Artikel über Data Science darum eine bestimmte Fähigkeit anzuwenden oder zu erlernen. Am Ende soll der Mitarbeiter so umfassende Fähigkeiten mitbringen einschließlich technischer Grundlagen zu Batch-Gradient-Descent vs. Stochastic-Gradient-Descent, Multi- Klassentextklassifizierung, R-CNN usw. In Folge kann es aber für Berufseinsteiger schnell entmutigend werden....
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Data Science
| hinzugefügt von: Felix
Statistik kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, wenn es um Data Science geht. In der Statistik wird Mathematik zur Durchführung technischer Datenanalysen verwendet. Eine grundlegende Visualisierung wie ein Balkendiagramm kann Ihnen einige Informationen liefern, aber mit Statistiken können wir die Daten viel gezielter verarbeiten. Die Mathematik hilft uns dabei, konkrete Schlussfolgerungen zu unseren Daten zu ziehen, anstatt nur zu raten....
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Data Science
| hinzugefügt von: Dominik
Wie kann der größtmögliche Nutzen aus Data Science und künstlicher Intelligenz gezogen werden - und zwar indem Sie sich auf reale Sichtweisen konzentrieren und sich vom Hype fernhalten der um Data Science entstanden ist. Der Fokus liegt auf realen Projekten, die in der Industrie durchgeführt werden. Einige dieser Prinzipien gelten jedoch auch für die Forschung....
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Data Science
| hinzugefügt von: Daniel B.
Wenn Sie sich auf eine Stelle bewerben, sollten Sie das Unternehmen genauso bewerten, so wie Sie auch von dem Unternehmen bewertet werden. Sicherlich können Sie sich schon vorher ein Bild vom Unternehmen auf Kununu und ähnlichen Webseiten machen - dennoch sind Interviews die beste Gelegenheit sehr viel über das Unternehmen zu erfahren und darüber hinaus wichtige Fragen stellen zu können. Unternehmen werden Ihnen nicht sagen, dass es schlecht ist, für sie zu arbeiten, deshalb müssen Sie selbst die richtigen Fragen stellen und sich ein eig...
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Data Science Management
| hinzugefügt von: Marcus
Während der brasilianische Gesetzgeber monatelang über eine umstrittene Rentenüberholung debattierte, überwachte ein Roboter, der mehr als 5.000 Meilen von London entfernt war, alle 513 genau. Der vom Technologie-Startup Arkera Inc. entwickelte Algorithmus verfolgte jeden Tag ihre Kommentare in brasilianischen Zeitungen und Webseiten der Regierung, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der die Rechnung fallen würde....
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Data Science
| hinzugefügt von: Tim
Von Datenwissenschaftlern wird viel erwartet - maschinelles Lernen, Informatik, Statistik, Mathematik, Datenvisualisierung, Kommunikation und vertieftes Lernen. In diesen Bereichen gibt es Dutzende von Sprachen, Frameworks und Technologien, die Datenwissenschaftler lernen könnten. Wie sollten Datenwissenschaftler, die von Arbeitgebern nachgefragt werden möchten, ihr Lernbudget ausgeben? Welche Fähigkeiten sind für Data Scientists am gefragtesten?...
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Data Science
| hinzugefügt von: Timo
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Data Science
| hinzugefügt von: Jonathan
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Data Science
| hinzugefügt von: Benjamin
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Data Science
| hinzugefügt von: Benjamin
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Data Science
| hinzugefügt von: Vincent
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Data Science
| hinzugefügt von: Valentin
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Data Science
| hinzugefügt von: Philipp
As the Fourth Industrial Revolution unfolds, led by advances in technologies such as data science and artificial intelligence, the labour market is again changing in a fundamental fashion. In 2018 the Future of Jobs Survey and Report revealed that business leaders believe that by 2022, human workers and automated processes are set to share the workload of current tasks equally, while a range of new roles is expected to emerge simultaneously as digital innovation is absorbed across industries and regions....
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Data Science
| hinzugefügt von: Levi
# Machine Learning
https://www.classcentral.com/mooc/1020/udacity-machine-learning
https://www.classcentral.com/mooc/3531/udacity-machine-learning
https://www.classcentral.com/mooc/1847/udacity-machine-learning-1-supervised-learning
https://www.classcentral.com/mooc/1848/udacity-machine-learning-unsupervised-learning
https://www.classcentral.com/mooc/4912/edx-machine-learning-for-data-science-and-analytics
https://www.classcentral.com/mooc/7230/edx-artificial-intelligence-ai
https://www.classcentral.com/mooc/7231/edx-machine-learning
...
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Künstliche Intelligenz Data Science
| hinzugefügt von: Timo
It seems like these days everybody wants to be a Data Scientist. But what about Data Engineering? In its heart, it is a hybrid of sorts between a data analyst and a data scientist; Data Engineer is typically in charge of managing data workflows, pipelines, and ETL processes. In view of these important functions, it is the next hottest buzzword nowadays that is actively gaining momentum....
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Data Science
| hinzugefügt von: Noel
The goal of machine learning is to find patterns in data and use those patterns to make predictions. It can also give us a framework to discuss machine learning problems and solutions — as you’ll see in this article....
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Data Science
| hinzugefügt von: Ole
I find myself regularly having conversations with analytics leaders who are structuring the role of their team’s data engineers according to an outdated mental model. This mistake can significantly hinder your entire data team, and I’d like to see more companies avoid that outcome....
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Data Science
| hinzugefügt von: Lasse
Laut Harvard Business Review ist Data Scientist der coolste Job des 21. Jahrhunderts! Aber warum ist dieser Beruf, der Programmierkenntnisse, kundenorientierte Denkweise und überdurchschnittliche Kommunikationsfähigkeiten vereint, so gefragt und was macht ihn eigentlich aus?...
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Data Science
| hinzugefügt von: Phil
Immer mehr Geschäftsmodelle basieren auf Daten, Sensorik und Analytik, dennoch tun sich viele Unternehmen schwer beim Umgang mit ihren Daten. Wie Sie ohne eigene "Datenfabrik" Ihre gesamte Wertschöpfungskette digital analysieren können....
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Data Science
| hinzugefügt von: Malte
Data analysts utilise specialised techniques and tools to determine how a business can use data to make better decisions. They’re able to impartially analyse vast amounts of data and communicate the impact of these results and are one of the most in-demand resources in 2019 and beyond....
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Data Science
| hinzugefügt von: Malte
Big Data is considered as one of the most trending and emerging technologies. With the increase in data, organisations are adopting these technologies to gain better insights from the data. Big Data analysts help organisations to fulfil their needs by curating valuable insights from raw data. In this article, we list down 6 must-have skills in order to become a skilled Big Data analyst....
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Data Science
| hinzugefügt von: Daniel
The Class of 2019 is getting ready to enter one hot job market. And grads with a background in slicing and dicing data have an edge. Data scientist was the highest-paying entry-level job last year, according to Glassdoor research. Young adults in this field earned a median annual base salary of $95,000. That’s higher than young Wall Street workers received as investment-banking analysts....
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Data Science
| hinzugefügt von: Julian
