Wie können wir Daten zum Fußgängerverkehr analysieren und vorhersagen? In der heutigen hypervernetzten Welt sind unsere Smartphones zu unzertrennlichen Begleitern geworden, die ständig Daten über unseren Aufenthaltsort und unsere Bewegungen sammeln und übermitteln. Diese Fülle an Informationen, die oft als mobile Verkehrsdaten bezeichnet werden, enthält eine Fülle von Erkenntnissen über das menschliche Verhalten in Städten und bietet eine einzigartige Perspektive auf städtische Dynamiken und Bewegungsmuster.
Wir freuen uns, bekannt geben zu können, dass unser Datenharmonisierungsprojekt Harmony die Endrunde des Wellcome Data Prize in Mental Health erreicht hat. Nur drei Teams wurden für diese Phase ausgewählt. Der Preis wird an Projekte verliehen, die Daten nutzen, um Forschung und Praxis im Bereich der psychischen Gesundheit zu verbessern. Fast Data Science arbeitet an Harmony in Zusammenarbeit mit der Ulster University , dem University College London und der Universidade Federal de Santa Maria . Harmony war eine echte Teamleistung mit einigen fantastischen Kollegen aus der ganzen Welt und wir freuen uns darauf, zu sehen, wie unser Harmonisierungstool die Forschung zur psychischen Gesundheit auf der ganzen Welt erleichtert.
Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Branchen sind heute werden immer datengetriebener, insbesondere da größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer erweitern die Leistungsgrenzen immer weiter.
Aufgrund der umfassenden Nutzung von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeglichen individuellen Charakter und damit allen Reiz für den Arbeitnehmer verloren.
Die Auswirkungen der KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl weil immer mehr Unternehmen traditionelle Data-Science-Verfahren übernehmen als auch weil generative KI-Tools wie ChatGPT und BARD von Google bei nichttechnischen Arbeitnehmern immer beliebter werden. Laut einem Leitartikel von Goldman Sachs aus dem Jahr 2023 hat KI das Potenzial, das globale BIP um 7 % zu steigern, was zum Verlust von Millionen von Arbeitsplätzen führen wird, obwohl für die entlassenen Arbeitnehmer auch neue Arbeitsplätze geschaffen werden.
Wenn Sie zum ersten Mal bei einem bestimmten Händler online einkaufen, Wählen Sie ein paar Artikel aus, die Ihnen wirklich gefallen. Die aufeinanderfolgenden Suchvorgänge, die Sie durchführen, um Kaufen Sie in Zukunft wieder zeigt eine schöne Auswahl an Produkten, die Sie beide finden Sie ansprechend und wertvoll. Denken Sie, dass diese Artikel, die Sie gefunden haben interessante und relevante Dinge zufällig vor Ihnen landen?
Einer Studie zufolge kann der menschliche Körper Daten in Höhe von 2 Terabyte alle Tag. Diese Daten können Aktivitäten im Zusammenhang mit Gehirn, Herz, Stress, Zuckerspiegel und mehr. Aber um solche großen Datenmengen zu verarbeiten, Es werden fortschrittliche Technologien benötigt, und hier kommen die öffentliche Gesundheit und Datenwissenschaft konvergiert.
Können Datenwissenschaften zur Verbesserung der psychischen Gesundheit eingesetzt werden? Können wir Daten nutzen Analyse zur Behandlung psychischer Probleme wie Depressionen und Demenz oder zur Überwachung und Verbesserung der Symptome von kognitiven Beeinträchtigungen Funktion zum Beispiel?
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.
Bei datengesteuerter Entscheidungsfindung (DDDM) geht es darum, Maßnahmen zu ergreifen, wenn es wirklich zählt. Es geht darum, Ihre Geschäftsdaten auseinanderzunehmen, zu identifizieren Schlüsselfaktoren, Trends und Muster, und dann die empfohlenen Maßnahmen. Das Endziel ist, diese Informationen in die Hände von Menschen, die fundierte Entscheidungen treffen können.
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