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.
Test!
Test!
Interesting links
Here are some interesting links for you! Enjoy your stay :)Pages
- @Data Science Blog
- Autor werden!
- Autoren
- Become an Author
- CIO Interviews
- Computational and Data Science
- Coursera Data Science Specialization
- Coursera 用Python玩转数据 Data Processing Using Python
- Data Leader Day 2016 – Rabatt für Data Scientists!
- Data Science
- Data Science Insights
- Data Science Partner
- DATANOMIQ Big Data & Data Science Seminare
- DATANOMIQ Process Mining Workshop
- DATANOMIQ Seminare für Führungskräfte
- DataQuest.io – Interactive Learning
- Datenschutz
- Donation / Spende
- Education / Certification
- Fraunhofer Academy Zertifikatsprogramm »Data Scientist«
- Für Presse / Redakteure
- HARVARD Data Science Certificate Courses
- Home
- Impressum / Imprint
- MapR Big Data Expert
- Masterstudiengang Data Science
- Masterstudiengang Management & Data Science
- MongoDB University Online Courses
- Newsletter
- O’Reilly Video Training – Data Science with R
- Products
- qSkills Workshop: Industrial Security
- Science Digital Intelligence & Marketing Analytics
- Show your Desk!
- Stanford University Online -Statistical Learning
- TU Chemnitz – Masterstudiengang Business Intelligence & Analytics
- TU Dortmund – Datenwissenschaft – Master of Science
- TU Dortmund berufsbegleitendes Zertifikatsstudium
- Weiterbildung mit Hochschulzertifikat Data Science & Business Analytics für Einsteiger
- WWU Münster – Zertifikatsstudiengang “Data Science”
- Zertifikatskurs „Data Science“
- Zertifizierter Business Analyst
Categories
- Apache Spark
- Artificial Intelligence
- Audit Analytics
- Big Data
- Books
- Business Analytics
- Business Intelligence
- Carrier
- Certification / Training
- Cloud
- Connected Car
- Customer Analytics
- Data Engineering
- Data Migration
- Data Mining
- Data Science
- Data Science at the Command Line
- Data Science Hack
- Data Science News
- Data Security
- Data Warehousing
- Database
- Datacenter
- Deep Learning
- Devices
- Education / Certification
- Events
- Excel / Power BI
- Experience
- Gerneral
- GPU-Processing
- Graph Database
- Hacking
- Hadoop
- Hadoop Framework
- Industrie 4.0
- InMemory
- Insights
- Interview mit CIO
- Interviews
- Java
- JavaScript
- Machine Learning
- Main Category
- Manufacturing
- Mathematics
- Mobile Device Management
- Mobile Devices
- Natural Language Processing
- Neo4J
- NoSQL
- Octave
- optimization
- Predictive Analytics
- Process Mining
- Projectmanagement
- Python
- Python
- R Statistics
- Re-Engineering
- Realtime Analytics
- Recommendations
- Scala
- Software Development
- Sponsoring Partner Posts
- SQL
- Statistics
- TensorFlow
- Text Mining
- Tool Introduction
- Tools
- Tutorial
- Uncategorized
- Use Case
- Use Cases
- Visualization
- Web- & App-Tracking
Archive
- September 2020
- August 2020
- July 2020
- June 2020
- May 2020
- April 2020
- March 2020
- February 2020
- January 2020
- December 2019
- November 2019
- October 2019
- September 2019
- August 2019
- July 2019
- June 2019
- May 2019
- April 2019
- March 2019
- February 2019
- January 2019
- December 2018
- November 2018
- October 2018
- September 2018
- August 2018
- July 2018
- June 2018
- May 2018
- April 2018
- March 2018
- February 2018
- January 2018
- December 2017
- November 2017
- October 2017
- September 2017
- August 2017
- July 2017
- June 2017
- May 2017
- April 2017
- March 2017
- February 2017
- January 2017
- December 2016
- November 2016
- October 2016
- September 2016
- August 2016
- July 2016
- June 2016
- May 2016
- April 2016
- March 2016
- February 2016
- January 2016
- December 2015
- November 2015
- October 2015
- September 2015
- August 2015
- July 2015
- June 2015
- May 2015
Mobilgeräte-Sicherheit
/0 Comments/in Cloud, Data Migration, Data Science News, Data Security, Gerneral, Industrie 4.0, Mobile Device Management, Mobile Devices, Tool Introduction /by IBM DeutschlandSafety first! Testen Sie Ihr Wissen rund um Mobile Device Management! Mobile Device Management (MDM) unterstützt nicht nur der Verwaltung von mobilen Endgeräten und die Software- und Datenverteilung. Es ermöglicht vor allem, die nötige Sicherheit, Transparenz und Kontrolle beim Einsatz von Smartphones und Tablets zu schaffen. Sicherheit ist das A und O bei der unternehmensinternen […]
Hyperkonvergenz: Mehr Intelligenz für das Rechenzentrum
/in Big Data, Cloud, Data Security, Data Warehousing, Database, Datacenter, Gerneral, Hacking, InMemory /by Cisco DeutschlandWer heute dafür verantwortlich ist, die IT-Infrastruktur seines Unternehmens oder einer Organisation zu steuern, der steht vor einer ganzen Reihe Herausforderungen: Skalierbar, beliebig flexibel und mit möglichst kurzer „time-to-market“ für neue Services – so sollte es sein. Die Anforderungen an Kapazität und Rechenpower können sich schnell ändern. Mit steigenden Nutzerzahlen oder neuen Anwendungen, die geliefert […]
Mobilgeräte-Administration – Testen Sie Ihr Wissen zum Mobile Device Management!
/in Cloud, Data Science News, Gerneral, Hacking, Main Category, Mobile Device Management, Mobile Devices, Tool Introduction /by IBM DeutschlandOrdnung im Chaos Der Wildwuchs an Mobilgeräten und Betriebssystemen erschwert in vielen Unternehmen deren Administration – und die Integration in die bestehende IT-Landschaft. Doch wie lässt sich Ordnung ins Chaos bringen? Smartphones, Tablets, Notebooks, dazu IOS, Android, Blackberry und Windows – angesichts der Vielfalt an Geräten und Betriebssystemen wird deren Administration und Sicherheit für die […]
Toolkits & Services für Semantische Textanalysen
/0 Comments/in Big Data, Data Mining, Data Science Hack, Data Science News, Machine Learning, Main Category, Statistics, Text Mining, Tool Introduction, Tools /by Dr. Dietrich WettschereckNamed Entity Recognition ist ein Teilgebiet von Information Extraction. Ziel von Information Extraction ist die Gewinnung semantischer Informationen aus Texten (im Gegensatz zum verwandten Gebiet des Information Retrieval, bei dem es um das möglichst intelligente Finden von Informationen, die u.U. vorab mit Information Extraction gewonnen wurden, geht). Named Entity Recognition (kurz NER) bezeichnet die Erkennung […]
Interview – Data Science in der FinTech-Branche
/6 Comments/in Carrier, Data Science, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews, Machine Learning /by Benjamin AunkoferChristian Rebernik ist CTO bei Number 26 und zuständig für die technische Entwicklung dieses FinTech-Unternehmens. Er studierte Informatik und Wirtschaftsinformatik und kann auf langjährige Erfahrung als Software-Entwickler zurückgreifen. Seit etwa 2010 war er als CTO und CIO bei diversen eCommerce-Unternehmen, u.a. bei Immobilien.net (heute ImmobilienScout24), PARSHIP und Zanox, tätig und gilt daher als ein etablierter […]
Data Science on a large scale – can it be done?
/1 Comment/in Big Data, Business Intelligence, Data Science News, InMemory, NoSQL, Tools /by Mathias GolombekAnalytics drives business In today’s digital world, data has become the crucial success factor for businesses as they seek to maintain a competitive advantage, and there are numerous examples of how companies have found smart ways of monetizing data and deriving value accordingly. On the one hand, many companies use data analytics to streamline production […]
Data Science mit Neo4j und R
/0 Comments/in Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Database, Graph Database, Neo4J, NoSQL, R Statistics, Tools, Tutorial /by Miachael HungerTraurig, aber wahr: Data Scientists verbringen 50-80% ihrer Zeit damit, Daten zu bereinigen, zu ordnen und zu bearbeiten. So bleibt nur noch wenig Zeit, um tatsächlich vorausschauende Vorhersagemodelle zu entwickeln. Vor allem bei klassischen Stacks, besteht die Datenanalyse zum Großteil darin, Zeile für Zeile in SQL zu überführen. Zeit zum Schreiben von Modell-Codes in einer […]
Intelligence Gathering
/0 Comments/in Big Data, Books, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Security, Data Warehousing, Gerneral, Hacking, Text Mining /by Benjamin AunkoferBeispiele für Data Science stehen häufig im Kontext von innovativen Internet-StartUps, die mit entsprechenden Methoden individuelle Kundenbedürfnisse in Erfahrung bringen. Es gibt jedoch auch eine Dunkle Seite der Macht, auf die ich nachfolgend über ein Brainstorming eingehen möchte. Was ist Intelligence Gathering? Unter Intelligence Gathering wird jegliche legale und illegale Beschaffung von wettbewerbsentscheidenden Informationen verstanden, von traditioneller […]
Neural Nets: Time Series Prediction
/0 Comments/in Artificial Intelligence, Big Data, Data Science, Data Science Hack, Machine Learning, Main Category, Mathematics, Predictive Analytics, Scala, Tutorial /by Felix BogdanskiArtificial neural networks are very strong universal approximators. Google recently defeated the worlds strongest Go (“chinese chess”) player with two neural nets, which captured the game board as a picture. Aside from these classification tasks, neural nets can be used to predict future values, behaviors or patterns solely based on learned history. In the machine […]
Interview – Advanced Data Science in der Finanz- und Versicherungsbranche
/1 Comment/in Carrier, Gerneral, Interview mit CIO, Interviews /by Benjamin AunkoferDr. 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 […]