Data science and engineering

Daten sind der größte Erfolgsfaktor eines intelligenten Unternehmens. Entdecken Sie unsere datenbezogenen Themen, um zu lernen, wie Sie ein datengesteuertes Unternehmen werden können.

Big Data

Big Data ist ein Paradigma, bei dem große Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen erfasst und umgehend analysiert werden.

CD4ML

Continuous Delivery for Machine Learning (CD4ML), also kontinuierliche Bereitstellung für maschinelles Lernen, nutzt Ansätze aus der Softwareentwicklung und wendet diese auf die Erstellung von Anwendungen für Machine Learning an.

Data Lake

Ein Data Lake ist ein Repository – also ein digitales Archiv –, in dem Daten verschiedenster Art gespeichert werden. Meistens handelt es sich dabei um sehr umfangreiche Datenmengen.

Data Mesh

Data Mesh ist ein Architekturparadigma, bei dem die Verantwortung für Unternehmensdaten auf mehrere cross-funktionale Fachdomänen-Teams verteilt wird.

Data Science

Data Science kombiniert Methoden, Prozesse und Technologien zur Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus Daten, um einen bestimmten Geschäftszweck zu erreichen.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein Repository, in dem Betriebsdaten gespeichert und analysiert werden.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich vom Machine Learning (ML), in dem mehrschichtige Netze aus rechengestützten Knoten, den sogenannten Neuronen, zum Einsatz kommen.

Event-driven Architecture

Bei dieser Softwarearchitektur lösen Geschäftsereignisse Aktionen aus. Das Modell ist ideal für schnell wachsende Unternehmen, die umgehend auf Änderungen reagieren müssen.

Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Streaming-Plattform. Sie wird häufig von Unternehmen genutzt, die innovative digitale Dienste entwickeln, für die große Datenmengen in Echtzeit verfügbar sein müssen.

Künstliche Intelligenz

Der Forschungsbereich mit dem Schwerpunkt, Computer zur Ausführung von Aufgaben zu veranlassen, von denen wir bisher annahmen, dass nur Menschen sie ausführen können.

Machine Learning

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden große Datenmengen analysiert und anhand der ermittelten Muster Prognosen erstellt und Entscheidungen getroffen.

Natural language processing

Online machine learning

R ist eine Programmiersprache und Entwicklungsumgebung für statistische Analysen.

Regressionsanalyse

Mit diesem traditionellen Ansatz der Datenanalyse können anhand von bisherigen Verhaltensweisen Modelle für Prognosen erstellt werden.

Test data management