Entdecken Sie die faszinierende Welt der Datenwissenschaft und erfahren Sie, wie Sie Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln können. Ein Muss für alle, die Daten verstehen und nutzen möchten.
Herzlich willkommen zu unserem Vortrag "Data Science: Die Kunst der Datenerkenntnis". In dieser Präsentation werden wir tief in die Welt der Datenwissenschaft eintauchen und Ihnen zeigen, wie Sie die Kunst der Datenerkenntnis meistern können.
Begleiten Sie uns auf dieser faszinierenden Reise in die Welt der Datenwissenschaft und erfahren Sie, wie Sie Daten in Erkenntnisse und Innovationen verwandeln können. Data Science ist wie ein Kompass, der Ihnen den Weg zur datenbasierten Zukunft weist und verborgene Schätze in Daten enthüllt!
Vor Ihrem "Vortrag - Data Science: Die Kunst der Datenerkenntnis"-Vortrag führen wir ein präzises Telefoninterview durch, um Ihre Erwartungen und Bedürfnisse genau zu verstehen. Ihr Referent nutzt diese Informationen, um einen maßgeschneiderten Vortrag zu erstellen, der nicht nur Ihr Wissen erweitert, sondern auch praxisnahe Lösungen für Ihre spezifischen Herausforderungen bietet.
Im kurzen Telefoninterview ermitteln wir die Kernthemen und speziellen Fragestellungen, die im Vortrag behandelt werden sollen. Ihr Referent bereitet daraufhin einen fokussierten und hochrelevanten Vortrag vor, der professionelle Empfehlungen und praktische Tipps beinhaltet.
Unsere Vorträge sind interaktiv und beinhalten praxisnahe Tipps. Ihre Fragen und Wünsche fließen direkt in die Gestaltung ein, um die Inhalte noch relevanter für Sie zu machen.
Nach dem Vortrag stehen wir Ihnen weiterhin zur Seite. Sie erhalten ein Teilnahmezertifikat und können jederzeit Rückfragen stellen, um die Anwendung des Gelernten zu erleichtern.
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Die Dauer richtet sich nach Ihren Vorstellungen und inhaltlichen Wünschen. Sie bekommen genau das, was Sie brauchen.
Die Preise verstehen sich bei Unternehmern gemäß § 14 BGB zzgl. MwSt. .
Ihr Wunschtermin wird bei der Planung berücksichtigt.
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Der Inhalt jedes Vortrags wird spezifisch auf die Bedürfnisse des Publikums zugeschnitten.
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Wenn es ein Schlagwort gibt, das mehr als jedes andere in aller Munde ist, dann sind es Daten. Aber was macht man damit, wenn man sie hat? Entdecken Sie die Denkweise eines Analysten und beginnen Sie Ihre persönliche Reise zur Datenanalyse.
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.
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Die Fähigkeit, Dokumente zu indizieren und im Klartext zu suchen, ist eine leistungsstarke Fähigkeit, von Elasticsearch. Entdecken Sie die Architektur und das Innenleben von Elasticsearch in Kombination mit Kibana.
Wenn Sie die Vorteile der Datenrevolution nutzen wollen, müssen Sie wissen, wie man mit Daten arbeitet. Und eine der besten Möglichkeiten, das zu tun, ist R.
Bildverarbeitung ist die treibende Kraft hinter Gesichtserkennung, fahrerlosen Autos und sogar KI-generierten Bildern. Mit OpenCV haben Sie diese Spitzentechnologien immer zur Hand. Lernen Sie professionelle Bildverarbeitung mit OpenCV und Python.
Data Science boomt und Python spielt dabei eine ganz entscheidende Rolle. Lernen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Konzepte kennen, um Data Science mit Python effektiv auf Basis von NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib und co. durchzuführen.
Elasticsearch und Elastic Stack sind De-facto-Standard für zentralisierte Protokollierung und Big Data-bezogene Anwendungsfälle. Entwickeln Sie moderne End-to-End-Lösungen auf Basis des Elastic Stack.
Data Science ist der Schlüssel der Digitalen Transformation. Entdecken Sie Möglichkeiten, Ideen und Anwendungen der Data Science.
Wie lernt eine Maschine? Erhalten Sie auf verständliche Art und Weise eine Einführung in das maschinelle Lernen und werden Sie Schritt für Schritt in das maschinelle Lernen mit Hilfe der derzeit gefragtesten Sprache Python eingeführt.
Python macht gute Laune und Data Mining mit Python macht richtig gute Laune!
Java und Data Science passt gut zusammen! Lernen Sie die verschiedenen Methoden, mit denen Sie Daten in Informationen umwandeln können.
Apache Kafka ist die führende Open-Source-Technologie für Message-Queuing und -Verteilung. Verstehen und Nutzen Sie die Möglichkeiten von Apache Kafka.
NoSQL wurde für das Web und die wahnsinnigen Mengen an gleichzeitigen Benutzern und riesigen Datenmengen entwickelt. Lernen Sie die richtige NoSQL-Lösung für Ihre Bedürfnisse auszuwählen.
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 ist ein mächtiges Werkzeug für die Statistik, aber es hat seine Grenzen. R ist ein spezielles Statistikpaket, das ständig wächst und neue Funktionen hinzufügt.
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.
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.
Big Data bildet die Grundlage für Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Data Science
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>Datenkompetenz ist heute so wichtig wie nie zuvor, besonders im Zeitalter von generativer KI wie ChatGPT, Copilot und Gemini. Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden im Umgang mit Daten schulen, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Der Artikel zeigt, warum Daten die Grundlage für intelligente Entscheidungen und Innovation sind und wie du Datenkompetenz in deinem Team gezielt aufbaust. Erfahre, wie KI und Datenkompetenz zusammen ein unschlagbares Duo für die Zukunft bilden.
In einer Welt, die zunehmend von Daten angetrieben wird, stehen KMU vor der Herausforderung, die richtige Datenbanktechnologie zu wählen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dieser Artikel taucht tief in die Welt der Datenbanken ein, vergleicht Modelle wie relationale, verteilte und NoSQL-Datenbanken und beleuchtet deren Bedeutung für die Digitalisierung in KMU. Zudem werden zukunftsweisende Trends wie KI, Blockchain und Cloud-Datenbanken entschlüsselt. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten sicher verwalten und welche Technologien Ihr Unternehmen transformieren könnten.
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.
