Illustrative introductions on dimension reduction
"What is your image on dimensions?"
....That might be a cheesy question to ask to reader of Data Science Blog, but most…
Spiky cubes, Pac-Man walking, empty M&M's chocolate: curse of dimensionality
"Curse of dimensionality" means the difficulties of machine learning which arise when the dimension of data is higher. In…
Back propagation of LSTM: just get ready for the most tiresome part
First of all, the summary of this article is "please just download my Power Point slides and be patient, following the equations."…
How to develop digital products and solutions for industrial environments?
In this article, we substantiate why Data Science and Engineering should be introduced as new engineering discipline in the Product Lifecycle Management process.
Understanding LSTM forward propagation in two ways
*This article is only for the sake of understanding the equations in the second page of the paper named "LSTM: A Search Space…
Hypothesis Test for real problems
A statistical hypothesis is a belief made about a population parameter. This belief may or might not be right. In other words, hypothesis testing is a proper technique utilized by scientist to support or reject statistical hypotheses. The foremost ideal approach to decide if a statistical hypothesis is correct is examine the whole population.
Must-have Skills to Master Data Science
The need to process a massive amount of data sets is making Data Science the most-demanded job across diverse industry verticals.…
Process Mining mit Celonis - Artikelserie
Insgesamt stellt Celonis ein unabhängiges und leistungsstarkes Process Mining Tool bereit, wobei der Anwender die Wahl zwischen einer on-Premise-Lösung sowie einer Cloud-Lösung hat. Die „prebuild Process-Connectors“ und die vordefinierten Analysen können ein Process Mining Projekt signifikant beschleunigen und somit die Time-to-Value lukrativ verkürzen. Die Analyse Tools sind leicht bedienbar und schaffen dank integrierter Machine Learning Algorithmen Optimierungspotentiale.
AI Voice Assistants are the Next Revolution: How Prepared are You?
According to Jeff Bezos, Amazon CEO, he says we’re already living in the golden era of artificial intelligence as such where the voice assistant flagship already exists, i.e. Alexa.
Das Potenzial von Prozessanalysen
/1 Comment/in Audit Analytics, Business Intelligence, Insights, Main Category, Process Mining, Tool Introduction /by SignavioHaben Sie das große Ganze im Blick? Die Diskussion rund um einen Prozess und seine Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen hat sich in den vergangenen Jahren verändert und eine neue Qualität erhalten. Unternehmen möchten nicht mehr erraten, wie die Abläufe organisiert sind. Stattdessen konzentrieren sie sich auf objektive Fakten wie Durchlaufzeiten, Prozessvarianten und deren Optimierung. Daten […]
Visual Question Answering with Keras – Part 1
/0 Comments/in Artificial Intelligence, Data Science, Data Science Hack, Deep Learning, Insights, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics, TensorFlow /by Akshay ChavanThis is Part I of II of the Article Series Visual Question Answering with Keras Making Computers Intelligent to answer from images If we look closer in the history of Artificial Intelligence (AI), the Deep Learning has gained more popularity in the recent years and has achieved the human-level performance in the tasks such as […]
The New Age of Big Data: Is It the Death of Hadoop?
/3 Comments/in Big Data, Main Category /by Edward HuskinBig Data had gone through several transformations through the years, growing into the phrase we identify it as today. From its first identified use on the back of Hadoop and MapReduce, a new age of Big Data has been ushered in with the spread of new technologies such as Kubernetes, Spark, and NoSQL databases. These […]
Whitepaper „Data-Management“: Wenn Daten auf Reisen gehen
/0 Comments/in Data Engineering, Data Warehousing, Insights, Sponsoring Partner Posts /by RedaktionDatenmanagement ist heutzutage ein komplexes Thema und schon lange nicht mehr nur die Aufgabe der Abteilung „EDV“. Unstrukturierte Daten von Sensoren, Maschinen und Anlagen haben einen langen Weg durch das Unternehmen, bevor sie Mehrwerte liefern. Innovative, digitale Kundenservices erfordern neue Infrastrukturen und Cloudanwendungen in der Umsetzung. Wie Sie mit Ihren Daten auf Reisen gehen, ohne […]
Von BI zu PI: Der nächste Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen
/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Engineering, Insights, Main Category, Process Mining, Tool Introduction, Use Cases /by Signavio„Alles ist stetig und fortlaufend im Wandel.“ „Das Tempo der Veränderungen nimmt zu.“ „Die Welt wird immer komplexer und Unternehmen müssen Schritt halten.“ Unternehmen jeder Art und Größe haben diese Sätze schon oft gehört – vielleicht zu oft! Und dennoch ist es für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, sich den Veränderungen anzupassen. Read […]
From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions
/0 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Insights, Main Category, Process Mining, Tool Introduction, Use Cases /by Signavio“Change is a constant.” “The pace of change is accelerating.” “The world is increasingly complex, and businesses have to keep up.” Organizations of all shapes and sizes have heard these ideas over and over—perhaps too often! However, the truth remains that adaptation is crucial to a successful business. Read this article in German: Von der […]
Erstellen und benutzen einer Geodatenbank
/0 Comments/in Big Data, Data Engineering, Data Science, Data Science Hack, Data Warehousing, Database, Python, Python, SQL, Tutorial, Use Case, Use Cases, Visualization /by Christopher KippIn diesem Artikel soll es im Gegensatz zum vorherigen Artikel Alles über Geodaten weniger darum gehen, was man denn alles mit Geodaten machen kann, dafür aber mehr darum wie man dies anstellt. Es wird gezeigt, wie man aus dem öffentlich verfügbaren Datensatz des OpenStreetMap-Projekts eine Geodatenbank erstellt und einige Beispiele dafür gegeben, wie man diese […]
The Data Scientist Job and the Future
/3 Comments/in Carrier, Data Science News, Education / Certification, Gerneral, Insights /by Michael LyammA dramatic upswing of data science jobs facilitating the rise of data science professionals to encounter the supply-demand gap. By 2024, a shortage of 250,000 data scientists is predicted in the United States alone. Data scientists have emerged as one of the hottest careers in the data world today. With digitization on the rise, IoT […]
Interview: Profitiert Business Intelligence vom Data Warehouse in der Cloud?
/0 Comments/in Insights, Interviews, Sponsoring Partner Posts, Tool Introduction /by Benjamin AunkoferInterview mit Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA bei Snowflake Read this Article in English: “Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?” Profitiert Business Intelligence vom Cloud Data Warehousing? Ross Perez ist Senior Director Marketing EMEA bei Snowflake. Er leitet das Snowflake-Marketingteam in EMEA und ist damit beauftragt, die Diskussion über Analysen, Daten und […]
Von der Datenanalyse zur Prozessverbesserung: So gelingt eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative
/0 Comments/in Data Engineering, Process Mining, Sponsoring Partner Posts, Tool Introduction, Use Cases /by SignavioDen Prozessdaten auf der Spur: Systematische Datenanalyse kombiniert mit Prozessmanagement Die Digitalisierung verändert Organisationen aller Branchen. In zahlreichen Unternehmen werden alltägliche Betriebsabläufe softwarebasiert modelliert, automatisiert und optimiert. Damit hinterlässt fast jeder Prozess elektronische Spuren in den CRM-, ERP- oder anderen IT-Systemen einer Organisation. Process Mining gilt als effektive Methode, um diese Datenspuren zusammenzuführen und für […]