Studenten der Hochschule Pforzheim analysieren Maschinendaten eines Asseco-Kunden – und schaffen so die Basis für Anomalieerkennung per KI.
Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Doch bevor diese in der Praxis genutzt werden können, müssen sie zunächst erfasst, übermittelt und verarbeitet werden. Wie eine effiziente Datenerfassung und -übertragung in solchen Fällen dennoch umgesetzt we
zum Artikel gehenIm Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekts BigPro untersuchte das FIR an der RWTH Aachen zwischen September 2014 und November 2017 gemeinsam mit zahlreichen Projektpartnern, wie Big-Data-Technologien das
zum Artikel gehenAgilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden
zum Artikel gehenDie nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns ein
zum Artikel gehenIn diesem Blog-Beitrag werden wir die spezifischen Anforderungen an Data-Science-Projekte und die Auswahl des richtigen agilen Ansatzes betrachten. Dabei wird ein Blick auf den aktuellen Stand der Forschung geworfen.
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