Entries by Benjamin Aunkofer

Interview – Advanced Data Science in der Finanz- und Versicherungsbranche

Dr. Andreas Braun von der Allianz SE spricht exklusiv mit dem Data Science Blog über die Bedeutung von Data Science in der Finanz- und Versicherungsindustrie und was er von einem guten Data Scientist erwartet. Dr. Andreas Braun ist Head of Global Data & Analytics bei der Allianz SE in München. Der promovierte Informatiker von der […]

Interview – Wie der Einstieg in Data Science gelingt

Alexander Beck ist promovierter Ökonom und Physiker und hat in seiner Karriere sowohl selbst als Quant wie auch als Consultant im Data Science Bereich gearbeitet. Heute leitet er ein Data Science Team beim Bezahldienstleister PAYMILL in München, einer der führenden Payment Service Provider in Europa. Die E-Payment Lösung von PAYMILL erlaubt sichere und einfache Online […]

Data Science vs Data Engineering

Das Berufsbild des Data Scientsts ist gerade erst in Deutschland angekommen, da kommen schon wieder neue Jobbezeichnungen auf uns zu. “Ist das wirklich notwendig?”, wird sich so mancher fragen. Aber die Antwort lautet ganz klar: ja! Welcher Data Scientist kennt das nicht: ein Recruiter ruft an, spricht von einer tollen neuen Herausforderung für einen Data Scientist […]

Interview – Big Data in der Industrie

Thomas Schott ist seit den 01. Oktober 2011 als CIO für die REHAU Gruppe tätig. Kompetenz und Innovationsfreude haben REHAU zum führenden System- und Service-Anbieter polymerbasierter Lösungen in den Bereichen Bau, Automotive und Industrie gemacht. Höchste Professionalität von der Materialentwicklung bis zur Ausführung sowie die Leidenschaft für das faszinierende unbegrenzte Nutzenpotenzial polymerer Werkstoffe sind für […]

Wahrscheinlichkeitesrechnung – Grundstein für Predictive Analytics

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt die Gesetzmäßigkeiten  des (von außen betrachtet) zufälligen Vorkommens bestimmter Ereignisse aus einer vorgegebenen Ereignismenge. Die mathematische Statistik fasst diese Wahrscheinlichkeitsrechnung zur Stochastik zusammen, der Mathematik des Zufalls.  Mit diesem Artikel – zu der ich eine Serie plane – möchte ich den Einstieg in Predictive Analytics wagen, zugegebenermaßen ein Themengebiet, in dem man […]

Interview – Bedeutung von Data Science für Deutschland

Klaas Wilhelm Bollhoefer ist Chief Data Scientist bei The unbelievable Machine Company (*um), einem Full-Service Dienstleister für Cloud Computing und Big Data aus Berlin. Er übersetzt Business-Anforderungen in kundenspezifische Big Data Lösungen und agiert an der Schnittstelle von Business, IT, Künstlicher Intelligenz und Design. Er ist Community Manager diverser Fachgruppen sowie Mitglied in Beiräten und Jurys […]

Interview – Big Data Analytics in der Versicherungsbranche

Welche Rolle spielt Big Data in der Versicherungsbranche? Ist Data Science bereits Alltag in einer Versicherung? Wenn ja, welche Analysen werden bereits durchgeführt? Hierzu haben wir den Datenarchitekt Norbert Schattner befragt und sehr interessante Antworten erhalten: Norbert Schattner ist Informations- & Datenarchitekt bei der Helsana AG in der Schweiz. Die Helsana AG ist ein Versicherungskonzern […]

Auswertung von CSV- und Log-Dateien auf der Command Line mit awk

Die Programmiersprache awk ist klein und unscheinbar, unter Data Science at the Command Line-Verfechtern allerdings ein häufiges Tool zur schnellen Analyse von CSV-Datein und vergleichbar strukturierten Daten (z. B. Logfiles) mit über Trennzeichen differenzierten Spalten. Auch in Shell-Skripten kommt awk meistens dann zum Einsatz, wenn es um den Zugriff, aber auch um die Manipulation von […]

Datenvisualisierung in Python [Tutorial]

Python ist eine der wichtigsten Programmiersprachen in der Data Science Szene. Der Einstieg in diese Programmiersprache fällt zum Beispiel im Vergleich zur Programmiersprache R etwas einfacher, da Python eine leicht zu verstehende Syntax hat. Was jedoch beim Einstieg zur größeren Hürde werden kann, ist der Umgang mit den unüberschaubar vielen Bibliotheken. Die wichtigsten Bibliotheken für […]

3D-Visualisierung von Graphen

Die Graphentheorie ist ein wichtiger Teil vieler Methoden und Anwendungsgebiete für Big Data Analytics. Graphen sind mathematisch beschreibbare Strukturen, ohne die im Ingenieurwesen nichts funktionieren würde. Ein Graph besteht aus zwei Knoten (Ecken, engl. Vertex), die über eine Kante (engl. Edge) verbunden sind. Auf Graphen stoßen Data Scientists beispielsweise bei der Social Media Analyse, beim Aufbau […]