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.
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R als Tool im Process Mining
/2 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Industrie 4.0, Main Category, Process Mining, R Statistics, Statistics /by Erwin EnzenhoferDie Open Source Sprache R ermöglicht eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten, die von einer einfachen beschreibenden Darstellung eines Prozesses bis zur umfassenden statistischen Analyse reicht. Dabei können Daten aus einem Manufacturing Execution System, kurz MES, als Basis der Prozessanalyse herangezogen werden. R ist ein Open Source Programm, welches sich für die Lösung von statischen Aufgaben im […]
Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Article Series
/7 Comments/in Audit Analytics, Data Mining, Data Science, Data Security, Data Warehousing, Main Category, Process Mining, Visualization /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherWhen I moved to the Netherlands 12 years ago and started grocery shopping at one of the local supermarket chains, Albert Heijn, I initially resisted getting their Bonus card (a loyalty card for discounts), because I did not want the company to track my purchases. I felt that using this information would help them to […]
Interview – Data Science in der Automobilbranche
/1 Comment/in Artificial Intelligence, Carrier, Data Mining, Data Science, Education / Certification, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Machine Learning, Predictive Analytics, Projectmanagement /by Benjamin AunkoferInterview mit Herrn Dr. Florian Neukart, Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America Herr Dr. Florian Neukart ist Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America. Herr Neukart arbeitete nach seiner Promotion in der Informatik an der University of Brasov als Consultant für Business Analytics bei SAP und wechselte 2013 als Data Scientist zu […]
Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 4 von 4:
/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Security, Process Mining /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherDieser Artikel ist Teil 4 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining. Read this article in English: “Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Rule 4 of 4“ Schaffung einer Kooperationskultur Möglicherweise ist der wichtigste Bestandteil bei der Schaffung eines verantwortungsbewussten Process Mining-Umfeldes der Aufbau einer Kooperationskultur innerhalb Ihrer […]
Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren – Artikelserie
/4 Comments/in Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Main Category /by Benjamin AunkoferDas Entscheidungsbaumverfahren (Decision Tree) ist eine verbreitete Möglichkeit der Regression oder Klassifikation über einen vielfältigen Datensatz. Das Verfahren wird beispielsweise dazu verwendet, um die Kreditwürdigkeit von Bankkunden zu klassifizieren oder auch, um eine Funktion zur Vorhersage einer Kaufkraft zu bilden. Sicherlich hat beinahe jeder Software-Entwickler bereits einen Entscheidungsbaum (meistens binäre Baumstrukturen) programmiert und auch Maschinenbauingenieure […]
Was macht einen guten Data Scientist aus? Kurzinterviews mit 6 führenden Experten!
/0 Comments/in Carrier, Data Science, Data Science News, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews /by Benjamin AunkoferWas macht eigentlichen einen guten Data Scientist aus? Diese Frage wurde mir von Studenten und Absolventen, aber auch von alteingesessenen CIOs bereits häufiger gestellt. Gerade Deutsche Unternehmen sind hinsichtlich der Möglichkeiten mit Data Science noch nicht so recht aufgeklärt und auch erst seit wenigen Jahren bieten Hochschulen entsprechende Schwerpunkte oder sogar ganze Studiengänge an. Zumindest […]
Einstieg in das Maschinelle Lernen mit Python(x,y)
/1 Comment/in Artificial Intelligence, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Data Warehousing, Machine Learning, Predictive Analytics, Python, Statistics /by Christoph GreschPython(x,y) ist eine Python-Distribution, die speziell für wissenschaftliche Arbeiten entwickelt wurde. Es umfasst neben der Programmiersprache auch die Entwicklungsumgebung Spyder und eine Reihe integrierter Python-Bibliotheken. Mithilfe von Python(x,y) kann eine Vielzahl von Interessensbereichen bearbeitet werden. Dazu zählen unter anderem Bildverarbeitung oder auch das maschinelle Lernen. Das All-in-One-Setup für Python(x,y) ist für alle gängigen Betriebssysteme online […]
Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 3 von 4:
/7 Comments/in Audit Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Security, Process Mining, Projectmanagement /by Anne Rozinat & Christian W. GüntherDieser Artikel ist Teil 3 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining. Read this article in English: “Consider Anonymization – Process Mining Rule 3 of 4“ Anonymisierung in Betracht ziehen Falls Ihr Datensatz vertrauliche Informationen enthält, können Sie auch Anonymisierungsmethoden anwenden. Wenn Sie einen Wertesatz anonymisieren, werden die tatsächlichen Werte […]
Data Science Blog sucht Sponsoring!
/0 Comments/in Gerneral /by Benjamin AunkoferDer Data Science Blog ist die einzige deutschsprachige Community zum Thema Data Engineering und Data Science mit täglich Hunderten Lesern – Und wir haben noch viel mehr vor! Wir möchten die Datenexperten in Europa miteinander vernetzen, Fachforen und Inkubatoren schaffen. Was wird dem Sponsor geboten? Um die Weiterentwicklung des Data Science Blog voranzutreiben, brauchen wir Sponsoren. […]
R Data Frames meistern mit dplyr – Teil 2
/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Migration, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Data Warehousing, Database, R Statistics, Statistics, Tool Introduction /by Dr. Uwe SchneiderDieser Artikel ist Teil 2 von 2 aus der Artikelserie R Data Frames meistern mit dplyr. Noch mehr Datenbank-Features Im ersten Teil dieser Artikel-Serie habe ich die Parallelen zwischen Data Frames in R und Relationen in SQL herausgearbeitet und gezeigt, wie das Paket dplyr eine Reihe von SQL-analogen Operationen auf Data Frames standardisiert und optimiert. […]