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Mittelständische Unternehmen suchen hingegen meistens den Allrounder. Foto: Benjamin AunkoferDie engere Betrachtung sieht vor, dass ein Data Engineer die Datenbereitstellung übernimmt, der Data Scientist diese in seine Tools lädt und gemeinsam mit den Kollegen aus dem Fachbereich die Datenanalyse betreibt. Demnach bräuchte ein Data Scientist wenig bis kein Wissen über Datenbanken oder APIs und auch die Fachexpertise wäre eigentlich nicht in ausgeprägter Form notwendig.

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Das Aufgabenspektrum eines Data-Science-Allrounders umfasst mehr als nur den Kernbereich. Der Irrtum, Data Science auf diese engere Sicht zu beschränken, entsteht sicherlich auch in Data-Science-Kursen und -Seminaren, denn dort wird sich - verständlicherweise - auf Data Science als Disziplin konzentriert: Programmierung, Tools und Methoden aus der Mathematik & Statistik..

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Solche Verfahren für machine learning sind erforderlich, um die Genauigkeit von Vorhersagemodellen zu verbessern. Je nach Art des Geschäftsproblems, das gelöst werden soll, gibt es verschiedene Ansätze, basierend auf dem Typ und Umfang der Daten. In diesem Abschnitt gehen wir auf die verschiedenen Kategorien des machine learning ein. Überwachtes Lernen beginnt in der Regel mit bereits etablierten Daten und einem gewissen Verständnis dessen, wie diese Daten klassifiziert werden.

Diese Daten enthalten gekennzeichnete Merkmale, die die Bedeutung der Daten definieren. So können Sie beispielsweise eine Machine Learning Anwendung erstellen, die basierend auf Bildern und Beschreibungen zwischen Millionen von Tieren unterscheiden kann. Unüberwachtes Lernen wird verwendet, wenn das Problem eine enorme Menge an nicht gekennzeichneten Daten erfordert. Beispielsweise verfügen Social-Media-Anwendungen wie Twitter, Instagram und Snapchat über große Mengen nicht gekennzeichneter Daten.

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Beim nicht überwachten Lernen wird ein iterativer Prozess durchgeführt, bei dem Daten voll automatisch analysiert werden. Dieser Prozess kommt auch bei Technologie zur E-Mail-Spam-Erkennung zum Einsatz. Es gibt viel zu viele Variablen in legitimen E-Mails und Spam-E-Mails, die es einem Analysten unmöglich machen, unerwünschte Massen-E-Mails zu kennzeichnen. Stattdessen werden Klassifikationsmerkmale für machine learning auf Basis von Clustering und Zuordnung angewendet, um unerwünschte E-Mails zu identifizieren.

Der Algorithmus empfängt Feedback aus der Datenanalyse und führt den Benutzer zum besten Ergebnis. Bestärkendes Lernen unterscheidet sich von anderen Arten des üb÷erwachten Lernens, da das System nicht mit Stichprobendaten trainiert wird. Vielmehr lernt das System nach der Trial-and-Error-Methode (eduvision). Aus diesem Grund wird eine Folge erfolgreicher Entscheidungen dazu führen, dass der Prozess bestärkt wird, da er das jeweilige Problem am besten löst.

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Deep Learning ist besonders nützlich beim Versuch, Muster in unstrukturierten Daten zu erkennen. Auf Deep Learning basierende komplexe neuronale Netze sollen emulieren, wie das menschliche Gehirn funktioniert. So können Computer trainiert werden, um unzureichend definierte Abstraktionen und Probleme zu lösen. Ein durchschnittliches fünfjähriges Kind kann problemlos den Unterschied zwischen dem Gesicht seines Lehrers und dem Gesicht des Schülerlotsen erkennen. eduvision .

Sie brauchen einen Berater für Big Data Analytics und/oder möchten, dass wir Ihnen unser Angebot in diesem Umfeld vorstellen? Big Data Analytics bezeichnet den oft komplexen Prozess der Untersuchung großer und vielfältiger Datensätze oder großer Datenmengen, um Informationen aufzudecken - wie versteckte Muster, unbekannte Zusammenhänge, Markttrends und Kundenpräferenzen -, die Unternehmen dabei helfen können, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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Business Intelligence (BI)-Abfragen beantworten grundlegende Fragen zum Geschäftsbetrieb und zur Leistung. Big Data Analytics ist eine Form der Advanced Analytics, bei der es sich um komplexe Anwendungen mit Elementen wie prediktive Modelle, statistische Algorithmen und What-If-Analysen handelt, die von leistungsstarken Analysesystemen unterstützt werden. Das Konzept der großen Daten gibt es schon seit Jahren.

Die meisten Unternehmen wissen jetzt, dass sie, wenn sie alle Daten erfassen, die in ihr Unternehmen fließen, Analysen anwenden und einen erheblichen Wert daraus ziehen können. Aber selbst in den 1950er Jahren, Jahrzehnte bevor der Begriff “Big Data” überhaupt jemand aussprach, verwendeten Unternehmen grundlegende Analysen (im Wesentlichen Zahlen in einer Tabellenkalkulation, die manuell untersucht wurden), um Erkenntnisse und Trends aufzudecken.

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Während vor einigen Jahren ein Unternehmen Informationen gesammelt, Analysen durchgeführt und Informationen ausgegraben hätte, die für zukünftige Entscheidungen verwendet werden könnten, kann dieses Unternehmen heute Erkenntnisse für unmittelbare Entscheidungen identifizieren. Die Fähigkeit, schneller zu arbeiten – und beweglich zu bleiben – gibt Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, den sie vorher nicht hatten - eduvision training .