Die beliebtesten Data Science Tools

Die Ergebnisse der Kaggle-Umfrage unter mehr als 16.000 Data Science Experten vermitteln ein klares Bild hinsichtlich der beliebtesten Data Science Tools.

Python und R sind in diesem Jahr die beliebtesten Data Science Tools und ich denke, dieser Trend wird sich fortsetzen. Vor allem als Standard Analyse Tools haben Python und R einen klaren Stellenwert. 

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Natural Language Processing für Topic Modeling in Python

die Abkürzung NLP bedeutet Natural Language ProcessingIn Verbesserte Workflows mit Natural Language Processing (NLP) beschrieben Sophie und Oliver, wie Firmen NLP für die Auswertung von Tätigkeitsberichten von Feldtechnikern nutzen können.

Eine weitere Anwendung für NLP ist Topic Modeling. Zum Beispiel die Extraktion von Themen aus Nachrichtenartikeln*. Hier versucht ein Algorithmus, aus Nachrichtentiteln Themen zu extrahieren. Weiterlesen >>

Requirements Engineering – Der Weg zu klaren Anforderungen

Eine Landkarte aus PuzzleteilenUnvollständige, inkonsistente oder unzureichend abgestimmte Anforderungen sind mitverantwortlich für das Scheitern vieler Projekte. Obwohl diese Erkenntnis nicht neu ist, wird dem Requirements Engineering in der Praxis oft zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Beitrag gehe ich näher auf die Herausforderungen beim Requirements Engineering ein. Der Fokus liegt dabei auf der ersten Hauptaufgabe: der Anforderungsermittlung. Weiterlesen >>

Was ist Modellbildung und Simulation?

Modellbildung und Simulation beschreibt neben Theorie und Experimenten eine Methodik, Probleme zu lösen. Der Begriff „Modell“ wird in vielen Anwendungsgebieten verwendet und bezeichnet dabei oft sehr unterschiedliche Angelegenheiten. Es gibt unter anderem Datenmodelle, Architekturmodelle oder statistische Modelle. In diesem Artikel ist bei einem Modell immer die Rede von einem Simulationsmodell. Weiterlesen >>