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.
Data Leader Mindset
/4 Comments/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Carrier, Data Science, Education / Certification, Experience, Gerneral /by Benjamin AunkoferWie werden Führungskräfte zum Data Leader? Als eine Keynote am Data Leader Day 2016 (www.dataleaderday.com) erläuterte ich den Weg einer gewöhnlichen Führungskräft hin zum Data Leader, gemäß meiner Erfahrung. Ein Data Leader ist eine Führungskraft mit datengetriebener, problemlösungsorientierter Denkweise. Die Präsentation findet sich nachfolgend eingebettet und zeigt die Route von der konventionellen Führungskraft zum innovativen […]
Interview – Erfolgreicher Aufbau einer Data Science Kompetenz
/0 Comments/in Carrier, Certification / Training, Education / Certification, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews /by Benjamin AunkoferInterview mit Dr. Dirk Hecker vom Fraunhofer IAIS über den erfolgreichen Aufbau einer Data Science Kompetenz Dr. Dirk Hecker ist Geschäftsführer der »Fraunhofer-Allianz Big Data«, einem Verbund von 28 Fraunhofer-Instituten zur branchenübergreifenden Forschung und Technologieentwicklung im Bereich Big Data. Außerdem leitet Dr. Hecker die Abteilung »Knowledge Discovery« am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. […]
R Data Frames meistern mit dplyr – Teil 1
/2 Comments/in Data Mining, Data Science, Data Science Hack, R Statistics, Statistics, Tutorial /by Dr. Uwe SchneiderDieser Artikel ist Teil 1 von 2 aus der Artikelserie R Data Frames meistern mit dplyr. Data Frames sind das Arbeitspferd von R, wenn Daten in eine Struktur gepackt werden sollen, um sie einzulesen, zu säubern, zu transformieren, zu analysieren und zu visualisieren. Abstrakt gesprochen sind Data Frames nichts anderes als Relationen, also Mengen von […]
Interview – Mit Data Science Kundenverhalten vorhersagen
/2 Comments/in Big Data, Business Analytics, Carrier, Data Mining, Data Science, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Predictive Analytics, Statistics /by Benjamin AunkoferFrau Dr. Eva-Marie Müller-Stüler ist Associate Director in Decision Science der KPMG LLP in London. Sie absolvierte zur Diplom-Mathematikerin an der Technischen Universität München, mit einem einjährigen Auslandssemester in Tokyo, und promovierte an der Philipp Universität in Marburg. Read this article in English: “Interview – Using Decision Science to forecast customer behaviour” Data Science Blog: […]
A review of Language Understanding tools – IBM Conversation
/4 Comments/in Artificial Intelligence, Big Data, Data Science, Gerneral, Machine Learning /by Vishal BhallaIn the first part of this series, we saw how top firms with their different assistants are vying to acquire a space in the dialogue market. In this second and final part of this blog-series on Conversational AI, I go more technical to discuss the fundamentals of the underlying concept behind building a Dialogue system […]
Interview – Data Science im Online Marketing
/1 Comment/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Machine Learning, Use Case /by Benjamin AunkoferInterview mit Thomas Otzasek, Head of Data Science bei der Smarter Ecommerce GmbH Thomas Otzasek ist Head of Data Science bei der Smarter Ecommerce GmbH in Linz, ein Unternehmen für die Automatisierung des professionellen Suchmaschinen Marketings. Herr Otzasek leitet das Data Science Team zur Automatisierung von operativen Prozessen im Suchmaschinen Marketing mit Machine Learning. Weitere […]
A “Dialogue” on the recent advances in Conversational Artificial Intelligence (AI)
/5 Comments/in Artificial Intelligence, Data Science News /by Vishal BhallaHow important is it to interact, converse and emote in a world that is getting closed and parochial? Conversational Artificial Intelligence (AI) offers a leeway to build agents that have the capability to learn and respond like humans and thereby align in bringing the long term goal of General AI to fruition. Conversation with artificial […]
ABC-XYZ-Analyse
/0 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Python, Statistics, Tutorial /by Benjamin AunkoferDie ABC-XYZ-Analyse ist eine aussagekräftige Analyse für die Strategiefindung in der Warenwirtschaft und Logistik bzw. im Supply Chain Management. Die Analyse basiert auf der Vorstellung einer Pareto-Verteilung, die darauf hindeutet, dass oftmals eine kleine Menge eines großen Ganzen einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf eben dieses große Ganze hat. Die ABC-XYZ-Analyse beinhaltet im ersten Schritt eine ABC- […]
Warenkorbanalyse in R
/1 Comment/in Business Analytics, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Mathematics, R Statistics, Statistics /by Daniela KellerWas ist die Warenkorbanalyse? Die Warenkorbanalyse ist eine Sammlung von Methoden, die die beim Einkauf gemeinsam gekauften Produkte oder Produktkategorien aus einem Handelssortiment untersucht. Ziel der explorativen Warenkorbanalyse ist es, Strukturen in den Daten zu finden, so genannte Regeln, die beschreiben, welche Produkte oder Produktkategorien gemeinsam oder eben nicht gemeinsam gekauft werden. Beispiel: Wenn ein […]
Benford-Analyse
/1 Comment/in Audit Analytics, Mathematics, Python, Statistics, Tutorial /by Benjamin AunkoferDas Benfordsche Gesetz beschreibt eine Verteilung der Ziffernstrukturen von Zahlen in empirischen Datensätzen. Dieses Gesetz, welches kein striktes Naturgesetz ist, sondern eher ein Erklärungsversuch in der Natur und in der Gesellschaft vorkommende Zahlenmuster vorherzusagen. Das Benfordsche Gesetz beruht auf der Tatsache, dass die Ziffern in einem Zahlensystem hierarchisch aufeinander aufbauen: Es beginnt mit der 1, dann folgt […]