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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.
Wollen Sie mehr Zeit mit der Analyse von Daten verbringen als mit deren Verarbeitung? Power BI ermöglicht es Ihnen, Informationen digital und grafisch darzustellen, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu vermitteln. Entdecken Sie fortgeschrittene Funktionen von Power BI .
So verwalten und analysieren Sie Daten in Excel wie ein Profi! Optimieren Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Datenverwaltung und Datenanalyse in Excel.
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DAX wurde speziell für die Bearbeitung von Datenmodellen durch die Verwendung von Formeln und Ausdrücken entwickelt und wird in mehreren Microsoft-Produkten wie Microsoft Power BI, Microsoft Analysis Services sowie Microsoft Power Pivot für Excel verwendet. Werden Sie zum DAX-Versteher!
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Power Query basiert auf der Sprache M. Jedes Mal, wenn Sie einen Power Query-Schritt ausführen, schreiben Sie im Wesentlichen Power Query M-Code. Lernen Sie komplexen Power Query M Code zu schreiben und zu verstehen.
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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.
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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.
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Künstliche Intelligenz und Projektmanagement, diese Worte beschwören eine Menge Ideen herauf. Aber was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie sie kombinieren?
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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.
Künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen im Unternehmen einsetzen
Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.
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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.
Erleben Sie einen Überblick, der sich an Führungskräfte, leitende Angestellte und Alle richtet, die neue Technologien in ihre digitale Strategie einbeziehen wollen.
Big Data bildet die Grundlage für Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Data Science
Daten sind häufig in einer Vielzahl von Dateiformaten und Datenplattformen gespeichert. Mit SSIS erstellen Sie automatisierte Workflows, die den Prozess der Konsolidierung von Daten rationalisieren.
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Sprach-, Gesichts- und Bilderkennung in mobilen Anwendungen einsetzen und nutzen
Business Intelligence (BI) für betriebswirtschaftliche Entscheidungen nutzen
Power in Marketing und Vertrieb mit Microsoft Power BI: Entdecken Sie, wie Sie Power BI erfolgreich einsetzen können, um Ihre Marketing-, Vertriebs- und Verkaufsaktivitäten schnell und präzise zu bewerten.
Daten sind das Öl des 21. Jahrhundert: Aber Ihre Daten sind nur so gut, wie sie ausgewertet werden. Entdecken Sie die Kunst der Datenanalyse mit OLAP-Cubes in Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS).
Das Marketing verändert sich direkt vor unseren Augen und dieser Wandel wird von Daten angeführt.
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>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.
Je datenkompetenter Ihr Unternehmen ist, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein. Unternehmen, die es versäumen, die Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter zu fördern, geraten ins Hintertreffen, weil sie nicht in der Lage sind, die lebenswichtige Geschäftsressource Daten vollständig zu ihrem Geschäftsvorteil zu nutzen.
