In diesem Thema erfahren Sie, was Data Science ist, warum sie für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist und wie Sie beginnen können, eine datengesteuerte Organisation zu werden.
Die Data Science revolutioniert die Welt um uns herum. Sie beginnt, ganze Industriezweige in fast jedem Sektor unserer Wirtschaft zu verändern. Viele führende Techniker tappen jedoch immer noch im Dunkeln, wie die Data Science (Datenwissenschaft) genutzt werden kann, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. In diesem Thema werden Sie die Fähigkeit erlangen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Zunächst werden Sie lernen, was Data Science ist. Als Nächstes werden Sie entdecken, warum die Data Science für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist. Schließlich werden Sie erforschen, wie Sie anfangen können, eine datengesteuerte Organisation zu werden. Wenn Sie dieses Thema abgeschlossen haben, verfügen Sie über die Fähigkeiten und Kenntnisse der Data Science, die erforderlich sind, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
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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.
Excel Power Query ist eine Datenverbindungstechnologie, mit der Sie Datenquellen entdecken, verbinden, kombinieren und verfeinern können, um Ihre Analyseaufgaben zu erledigen.
So schaffen Sie den Übergang von Excel zu SQL. Sie nehmen das, was Sie bereits über Excel wissen, und übersetzen es in diese neue Sprache SQL.
Künstliche Intelligenz und Projektmanagement, diese Worte beschwören eine Menge Ideen herauf. Aber was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie sie kombinieren?
Umsatzprognosen sind ein kritischer, aber schlecht verstandener Prozess, der für jedes Unternehmen wichtig und relevant ist.
Business Analytics ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Wirtschaft und bietet eine Fülle von Möglichkeiten für Unternehmen und Mitarbeiter.
Umsatzprognosen sind ein kritischer, aber schlecht verstandener Prozess, der für alle Unternehmen wichtig ist. Aus diesem Grund sind effektive Umsatzprognosen wichtig und Excel kann Sie dabei unterstützen.
Schlecht gestaltete Datentabellen können eine Datenbank ineffizient machen oder schlimmer noch, sie können die Integrität Ihrer Daten komplett gefährden.
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.
Erfahrung mit Datenbanken ist eine der begehrtesten Fähigkeiten in der IT, aber es kann schwierig sein zu wissen, wo man anfangen soll.
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.
Business und Data Analytics für betriebswirtschaftliche Entscheidungen nutzen
PostgreSQL ist eine leistungsstarke, robuste Plattform und seine Flexibilität macht PostgreSQL zu einer großartigen Wahl für Unternehmen jeder Größe, ob groß oder klein.
Lernen Sie, wie Sie Daten schnell und sicher mit R in SQL Server verarbeiten können um komplexer Data Science-Analysen in einer sicheren Umgebung durchzuführen.
Lernen Sie, wie man einen Preis bestimmt, wie Sie Ihre Umsätze prognostizieren und wie Sie Schlüsselkennzahlen wie die Kundenakquisitionskosten berechnen und verwenden.
Power BI Dataflows sind eine effektive Lösung für Datenaufbereitung. Lernen Sie das Potenzial von Dataflows anhand praktischer Beispiele kennen und nutzen.
Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet wird. Erfahren Sie, wie Sie mit Python in Microsoft SQL Server schnell und sicher Daten verarbeiten und analysieren können.
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.
Erleben Sie einen Überblick, der sich an Führungskräfte, leitende Angestellte und Alle richtet, die neue Technologien in ihre digitale Strategie einbeziehen wollen.
SQL ist die am weitesten verbreitete Sprache für den Umgang mit Datenbanken. Erhalten Sie einen unkomplizierter, übersichtlicher Einstieg in die Welt von SQL.
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
Eine Vielzahl unterschiedlicher Benutzer von Mitarbeitern von Behörden bis hin zu professionellen Entwicklern verlassen sich bei ihren täglichen Aufgaben auf relationale Datenbanken.
Big Data bildet die Grundlage für Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Data Science
Daten sind häufig in einer Vielzahl von Dateiformaten und Datenplattformen gespeichert. Mit SSIS erstellen Sie automatisierte Workflows, die den Prozess der Konsolidierung von Daten rationalisieren.
Mit modernen Berichten können Sie mehr Wirkung entfalten und ein klares Verständnis für den Zustand Ihres Unternehmens erhalten. Holen Sie das Beste aus ihren Daten, indem Sie die SQL Reporting Services verwenden.
Erhalten Sie grundlegende Kenntnisse über MySQL sowie MariaDB, damit Sie schnell und einfach mit einem der weltweit am häufigsten eingesetzten Datenbanksysteme arbeiten können.
Sprach-, Gesichts- und Bilderkennung in mobilen Anwendungen einsetzen und nutzen
Business Intelligence (BI) für betriebswirtschaftliche Entscheidungen nutzen
Power in Marketing und Vertrieb mit Microsoft Power BI: Entdecken Sie, wie Sie Power BI erfolgreich einsetzen können, um Ihre Marketing-, Vertriebs- und Verkaufsaktivitäten schnell und präzise zu bewerten.
Daten sind das Öl des 21. Jahrhundert: Aber Ihre Daten sind nur so gut, wie sie ausgewertet werden. Entdecken Sie die Kunst der Datenanalyse mit OLAP-Cubes in Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS).
Das Marketing verändert sich direkt vor unseren Augen und dieser Wandel wird von Daten angeführt.
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>Algorithmen, die in der Lage sind, Bilder zu verstehen, sind eine wichtige technologische Grundlage für viele Innovationen. Zusammen mit der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) sind sie von grundlegender Bedeutung für unsere Bemühungen, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, die Welt um sie herum zu verstehen und zu lernen, so wie wir es tun. In der Regel handelt es sich dabei um Anwendungen, die auf Deep Learning basieren. Werfen wir also einen Blick auf einige der wichtigsten Trends, die wir im Zusammenhang mit dieser faszinierenden Technologie verfolgen werden.
Aus der Data Science ging die KI hervor, die Fähigkeit von Maschinen, zu "lernen" und auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten immer bessere Vorhersagen zu treffen. Die aufregendsten Trends im Bereich Daten drehen sich heute um diese kognitiven Entscheidungsfähigkeiten.
Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, wächst jährlich um 40 bis 60 %. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, all diese Daten zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren, um Lösungen zu ermöglichen, ihre datenorientierten Teams zu unterstützen und wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Hier kommen DataOps (Data Operations)-Methoden ins Spiel.
Da sich Unternehmen schnell an veränderte Umstände anpassen müssen, ist es wichtiger denn je, zur richtigen Zeit und am richtigen Ort Zugriff auf die richtigen Daten zu haben. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass viele Unternehmen in Daten ertrinken. Wir brauchen Struktur und Disziplin, um zu verstehen, was - im Moment - eine Erkenntnis ist und was einfach nur Rauschen ist.
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Data Science (DS) sind die Schlagworte in der Informationstechnologie (IT)-Branche. Die Mehrheit der Unternehmen bewegt sich von der Proof of Concept (POC)-Phase zur Produktion und Monetarisierung von KI/ML/DS-Lösungen. Aufgrund der Art der Arbeit, die in die Projekte involviert ist, unterscheiden sich Teamzusammensetzung, Qualifikationsanforderungen und die Kernentwicklung von KI/ML/DS etwas von der traditionellen Softwareentwicklung. Die Einbeziehung von Datenexploration, Data Engineering, Experimenten und spezialisierten Tools wie Jupyter-Notebook trägt zur Komplexität bei.
Die Nutzung von Cloud-Diensten für die Datenspeicherung und zunehmend auch für Analysen und Berechnungen bedeutet, dass Sie einen Großteil der Probleme, die mit der Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen einhergehen, im Grunde "auslagern". Probleme wie Speicherplatz, Stromverbrauch, Netzwerkinfrastruktur und Sicherheit werden zum Problem Ihres Cloud-Service-Anbieters, und dieser ist in der Regel gut dafür gerüstet.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Die Welt braucht kluge Entscheidungen. Datenkompetenz ist ein Weg, genau das zu erreichen. Das Erlernen von Datenkompetenz ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie man Lesen und Schreiben gelernt hat.
Business Intelligence (BI) ist ein technologiegesteuerter Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von umsetzbaren Informationen, die Führungskräften, Managern und anderen Entscheidungsträgern im Unternehmen helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI hilft Unternehmen, Daten aus internen Systemen und externen Quellen zu sammeln, sie für die Analyse vorzubereiten, Abfragen gegen diese Daten zu entwickeln und auszuführen sowie Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erstellen, um die Analyseergebnisse den Entscheidungsträgern im Unternehmen sowie den operativen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen.
Je datenkompetenter Ihr Unternehmen ist, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein. Unternehmen, die es versäumen, die Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter zu fördern, geraten ins Hintertreffen, weil sie nicht in der Lage sind, die lebenswichtige Geschäftsressource Daten vollständig zu ihrem Geschäftsvorteil zu nutzen.
Sind Daten wirklich das neue Öl? In den letzten zwei Jahren hat die effektive Nutzung von Daten viele Unternehmen in ihrer Geschäftstätigkeit verändert. Es geht nicht darum, was wir wissen. Es geht darum, was wir mit dem tun, was wir wissen.
Was bedeutet Big Data für Ihr Unternehmen - Big Data ist ein Begriff, der die riesige Menge an Daten beschreibt, die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein können und ein Unternehmen tagtäglich überschwemmen. Aber es ist nicht die Menge der Daten, die wichtig ist. Entscheidend ist, was Unternehmen mit den Daten machen.
