Kategorie: Data Science

Warum funktioniert eigentlich Deep Learning?

Deep Learning in einem Artikel zu behandeln ist beinahe unmöglich. In dem verlinkten Artikel ist dieser Versuch dennoch sehr gut geglückt.  Die entscheidende Frage ist: „Warum funktioniert eigentlich Deep Learning?“ Das bleibt natürlich eine offene Frage – Gott sei Dank 😉.

Einsatz und Potenzial neuartiger interaktiver Visualisierungstypen in österreichischen Unternehmen

Perkhofer Lisa und Hofer Peter Unser letzter Beitrag hat sich mit der Vorstellung und der Bewertung der Usability unterschiedlichen neuartigen interaktiver Visualisierungsformen zur Darstellung von multidimensionalen Daten beschäftigt (Sankey, Sunburst, Parallel Coordinates Plot sowie Polar Coordinates Plot). In diesem Beitrag wird der aktuelle Einsatz dieser und anderer Big Data Visualisierungen in österreichischen Unternehmen genauer unter… Weiter »

Alexa, wie wird das Wetter heute?

Kann Alexa das nächste Gewitter vorhersagen und uns vor der nächsten globalen Krise retten? Wahrscheinlich nicht, aber Sie sollten sie auf jeden Fall fragen, ob Sie am Samstag Morgen eine Jacke zum Brunch benötigen. 

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. 

Multitenant – Oracle 12c

Datenbankaufbau

Das Juni Update erweitert Oracle 12c um sogenannte Multitenant, einzelne Databases werden zusammengefasst und steigern somit Performance und Usability.

Artificial Intelligence

Ein wunderbarer Überblick über das Thema „Künstliche Intelligenz KI“ (Artificial Intelligence) inklusive der gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und ethischen Voraussetzungen, um KI zur neuen Erfolgswelle der Digitalisierung zu machen. Viele Beispiele runden dieses Thema ab.

The Role of R for Data Science

Autorin: Sarka Brodinova This blog post looks at R from a data science point of view. In order to fully understand the role of R for Data Science, let’s first start with an explanation of what Data Science is and what R is.

Natural Language Processing für Topic Modeling in Python

In 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.