Vor zehn Jahren befanden wir uns mitten in der Big-Data-Revolution, als das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten die Systeme zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren dieser Daten völlig überforderte. Jetzt befinden wir uns mitten in einer Revolution der künstlichen Intelligenz, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Big Data nicht verschwunden oder irrelevant geworden ist. Vielmehr ist Big Data zur neuen Normalität geworden. Daten sind allgegenwärtig und in der Tat ist es Big Data, die künstliche Intelligenz ermöglicht. Sie werden verstehen, wie sich Big Data parallel zu Social Media und dem Internet der Dinge entwickelt hat. Sie werden sehen, wie es der unternehmerischen Analytik einen unerwarteten Mehrwert verschafft hat, indem es Geschäftsstrategien und Kundeninteraktionen verbessert hat. Sie werden einige der gängigen Ansätze zur Analyse von Big Data und die sich entwickelnden Methoden zur Umsetzung der Erkenntnisse kennenlernen und Sie werden sehen, wie Big Data mit Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zusammenhängt. Dabei werden Ihnen wichtige Themen rund um Data Governance und Datenschutz bewußt werden.
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Data Engineering macht das Leben von Data Scientists einfacher. Der Data Engineer ist eine der wichtigsten Personen in einer datengesteuerten Organisation.
Sie haben so viele Daten zur Verfügung und es kommen noch viel mehr hinzu, aber Sie wissen nicht, was Sie damit anfangen sollen. Data Mining wird Ihnen dabei helfen Antworten zu finden.
Künstliche Intelligenz und Projektmanagement, diese Worte beschwören eine Menge Ideen herauf. Aber was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie sie kombinieren?
Excel ist ein mächtiges Werkzeug für die Statistik, aber es hat seine Grenzen. R ist ein spezielles Statistikpaket, das ständig wächst und neue Funktionen hinzufügt.
Die "Roboter" kommen und verändern das Marketing. Als Marketing-Profi haben Sie sicherlich von schon KI gehört, aber Sie wissen wahrscheinlich nicht, was Sie wirklich davon halten sollen.
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Künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen im Unternehmen einsetzen
Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.
Werfen Sie einen Blick auf die verschiedenen Aspekte von NoSQL-Datenbanken und Datenbanktypen, wie Key-Value und Document und verstehen der Nutzen sowie Anwendung in der Praxis.
Moderne digitale Technologien kennen, einschätzen und nutzen
Wenn Sie sich jetzt die Zeit nehmen, Data Science zu lernen, können Sie sich Türen öffnen und Möglichkeiten erschließen.
Künstliche Intelligenz (KI) für betriebswirtschaftliche Entscheidungen nutzen
Wenn Sie die Vorteile der Datenrevolution nutzen wollen, müssen Sie wissen, wie man mit Daten arbeitet. Und eine der besten Möglichkeiten, das zu tun, ist R.
Data Science ist ein Schlüssel zu Digitalen Transformtion
Sprach-, Gesichts- und Bilderkennung in mobilen Anwendungen einsetzen und nutzen
