Data Science in der Praxis

Daten sind der wichtigste Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Algorithmen erkennen komplexe Zusammenhänge in Small und Big Data, die wir selbst nie finden würden. Management und Analyse von Daten sind essentielle Erfolgsfaktoren für Unternehmen.

Dabei geht es bei der Datenanalyse mittlerweile bei weitem nicht nur um Zahlen und Fakten aus Datenbanken. Zusammenhängende Texte oder Einträge in sozialen Netzen lassen sich ebenso erfolgreich analysieren. Moderne Algorithmen des Text Mining erlauben Sentiment Analysen zur Beurteilung von Stimmungen, die automatisierte Auswertung von Feedback, die Kategorisierung von Themen sowie die Klassifikation von Texten. mayato Data Scientists nutzen mathematische Formeln, statistische Analysen und Machine Learning, um aktuelle und aussagekräftige Informationen zu gewinnen. So werden wertvolle Zusammenhänge sichtbar, die bis dato in Ihren Datenbanken unerkannt schlummern.

Aber wie funktioniert Data Science eigentlich? Anhand von Praxisbeispielen präsentierte mayato CEO Dr. Marcus Dill 2017 im Rahmen der Veranstaltung Company meets Campus in Karlsruhe, welche spannenden Fragestellungen Gegenstand von Data Science sein können:

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