Data Lakehouse by DATANOMIQ
Data Lakehouse – Wann ist es sinnvoll für Unternehmen?
Ein Data Lakehouse ist eine State of the Art prozessintegrative Kombination aus Data Warehouse und Data Lake für die Datenverarbeitung.
Cloud Data Platform für Shopfloor Management
Skalierbare Cloud Daten-Architektur für Shopfloor Management basierend aus Daten aus MES und ERP-Systemen in Verbindung mit Maschinendaten.
Quant vs Data Scientist – Berufsbilder im Vergleich
Was unterscheidet einen Quant vom Data Scientist? Die Rollenbilder im Vergleich.
Daten vermarkten, ohne sie zu verkaufen – Interview mit Benjamin Aunkofer
Daten vermarkten, ohne sie zu verkaufen - Interview mit Benjamin Aunkofer
KFZ-Schadensklassifikation mit Künstlicher Intelligenz – Infografik
Die Infografik (PDF) erklärt, wie Bilderkennungs-Algorithmen auf Basis von Deep Learning dabei helfen kann, diesen Prozess der Schadensabwicklung in einer Versicherung zu beschleunigen und damit kundenorientierter zu gestalten.
Transfer Learning - Transfering knowledge of deep learning models to other applications with retraining with or without model design adjustments
Wie hilft Transfer Learning Ihrem Business?
Mit Transfer Learning schneller KI Anwendungen entwickeln oder sogar selbst am Markt verkaufen
Was ein Data Engineer wirklich können muss
Die Lösung für diese Aufgabenstellungen werden oft vor allem bei den Experten für Prozessautomatisierung und Data Science gesucht, dabei hängt der Erfolg jedoch gerade viel eher von der Beschaffung valider Datengrundlagen ab, und damit von einer ganz anderen entscheidenden Position im Workflow datengetriebener Entscheidungsprozesse, dem Data Engineer.