Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben die Art und Weise revolutioniert, Unternehmen sammeln Daten, interpretieren sie und nutzen die Erkenntnisse zur Verbesserung Prozesse, ROI, Kundenzufriedenheit und andere Aspekte ihrer Geschäft.
Offshore-Dienste zur Verarbeitung natürlicher Sprache – Übersicht Unternehmen sind heute einem harten Wettbewerb ausgesetzt, nicht nur wegen der zunehmend anspruchsvolleren globalen Wirtschaft, sondern vor allem wegen der sich rasch digitalisierenden Geschäftswelt.
„Data Scientist“ wurde kürzlich von LinkedIn zum „vielversprechendsten Beruf“ gekürt und einem Bericht des US Bureau of Labour Statistics zufolge wird die Zahl der Arbeitsplätze im Bereich Data Science bis 2026 weltweit im Durchschnitt um 28 % steigen.
Data Science beginnt in einer Organisation mit drei separaten Unterteams: dem Data-Science-Team, dem Data-Engineering-Team und dem Data-Operations-Team. Wenn Sie ein kleines bis mittelgroßes Unternehmen haben, das seit mehreren Jahren erfolgreich ist, sich aber noch nicht in die Welt der Datenwissenschaft gewagt hat, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie eine Datenwissenschaftsinitiative in Ihrem Unternehmen starten können.
Was sind die wichtigsten Phasen eines Data-Science-Projekts? Ein Rezept für einen erfolgreichen Data-Science-Projektablauf. Die naive Sicht auf die Phasen eines Data-Science-Projekts Bei der Planung eines Data Science-Projekts ist es leicht, sich das Ganze als eine einfache Übung vorzustellen, bei der ein wenig Datenbereinigung, einige Data Science-Arbeiten und eine Bereitstellungsphase am Ende des Projekts durchgeführt werden.
Mehr als 80 % der Data-Science-Projekte scheitern und erzielen nie einen ROI für das Unternehmen. Was steckt hinter der hohen Misserfolgsrate und wie können wir das ändern?
Warum ist es so schwierig, traditionelles Projektmanagement auf Data-Science-Projekte anzuwenden? So sorgen Sie für ein reibungsloses Data-Science-Projektmanagement. Eine dumme Konsequenz ist der Kobold kleiner Geister.
Es ist oft recht komplex und zeitaufwändig, ein Data-Science-Projekt auf den Weg zu bringen. Deshalb teile ich hier einige meiner Gedanken und meine Checkliste mit den Dingen, die man braucht, um ein Data-Science-Projekt starten zu können.
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