Dieses Thema vermittelt dem Benutzer Wissen und Verständnis zu den vier Ebenen der Analytik, wie sie sich in die Welt der Daten und der analytischen Strategie einfügen und wie Erkenntnisse und Beobachtungen zusammenwirken.
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In diesem Ebook tauchen Sie in die Welt der Datenanalyse ein. Sie lernen die Grundlagen, die Bedeutung von Beobachtungen und Erkenntnissen, Datenkompetenz und reale Anwendungen kennen. Erfolgreiche Fallstudien und Lösungen für Herausforderungen werden präsentiert, und Sie erhalten Tipps, um Ihren eigenen Weg zu datengestütztem Erfolg zu gestalten. Die Reise endet nie, und die Welt der Datenanalyse bietet unzählige Möglichkeiten. Starten Sie Ihr datengestütztes Abenteuer!
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Beginnen wir unsere Reise mit einem Blick auf die Grundlagen der Analytik. Stellen Sie sich die Analytik wie eine Schatzkarte vor, die Ihnen den Weg zu wertvollen Erkenntnissen weist. Lernen Sie die vier Ebenen der Analytik kennen und verstehen Sie, wie sie in die Welt der Daten und der analytischen Strategie passen.
Haben Sie sich jemals gefragt, wie man aus Daten Beobachtungen ableitet? In diesem Kapitel tauchen wir in die Welt der deskriptiven Analytik ein. Sie werden verstehen, wie Sie Daten beobachten und interpretieren können, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
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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.
Die PostgreSQL-Datenbankplattform ist ein sicheres, stabiles und hochleistungsfähiges System, das in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen beliebt ist. Lernen Sie die vielen konfigurierbaren Optionen kennen, welche die PostgreSQL-Client-Programme zu einer leistungsstarken Ergänzung Ihrer Data-Science-Toolbox machen.
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Im Laufe der Jahre gab es viele unterschiedliche Front-End-Frameworks. Aber Bootstrap bleibt an der Spitze. Lernen Sie neben den Grundlagen von Bootstrap auch jede einzelne Komponente des Frameworks kennen und anwenden.
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Beherrschen Sie Active Directory (AD) wie ein Profi mit PowerShell! Entdecken Sie die ultimative Schulung "PowerShell für AD".
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Amazon Web Services besteht aus vielen Teilen, und es kann schwierig sein, herauszufinden, wo man am besten anfängt. Erlernen Sie alle wichtigen Grundlagen für den Einstieg in AWS.
Erfahrung mit Datenbanken ist eine der begehrtesten Fähigkeiten in der IT, aber es kann schwierig sein zu wissen, wo man anfangen soll.
SQL ist die am weitesten verbreitete Sprache für den Umgang mit Datenbanken. Erhalten Sie einen unkomplizierter, übersichtlicher Einstieg in die Welt von SQL. Tauchen Sie ein in die Welt von SQL: Lernen Sie mit unserer 'SQL für Einsteiger' Schulung Datenbankabfragen mühelos zu beherrschen.
Machen Sie sich bereit, die nächste Generation von plattformübergreifenden Anwendungen zu erstellen, die sowohl auf dem Client als auch in der Cloud mit Python laufen.
Mit Go erstellen Sie Anwendungen mit rasanten Laufzeitgeschwindigkeit für alle Anwendungsarten. Werden auch Sie ein Gopher, also ein Programmierer der Go / Golang verwendet
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.
