Wirbel um Data Science und maschinelles Lernen

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Veröffentlicht: 23.07.2018

Die fortwährende Euphorie bezüglich erweiterter Analysen hat zur Entwicklung zahlreicher verwandter Technologien geführt. Einige haben ihren Zenit bereits erreicht, andere werden diesen nie erreichen, und wieder andere geben Anlass zur Hoffnung, was den Erfolg zukünftiger Data Science-Vorhaben anbelangt. 

Kristallisieren Sie aus diesen unterschiedlichen Optionen die Trends und Themen heraus, die für Sie als Datenanalyst langfristig von Nutzen sind. Dieser ergänzende „Hype Cycle“-Bericht von Gartner enthält Folgendes: 
  • Definitionen, Analysen, Empfehlungen und prognostizierte Auswirkungen auf Unternehmen für mehr als 25 Technologien in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen. 
  • Informationen zu spannenden neuen Technologien und zu bedeutenden Bewegungen zur Einführung und Einsatzreife. 
  • Einblicke, anhand derer Sie Ihre aktuellen Fähigkeiten und Chancen für die Technologieeinführung bewerten können. Tätigen Sie die richtigen Investitionen, um dank Daten- und Analyseinitiativen den Erfolg zu maximieren. 
  • Umfassende Bewertungen verschiedener Technologien, die möglicherweise zu kostspielig, risikoreich oder überbewertet sind, um eine Einführung zu rechtfertigen. 
  • Die relativen Vorzüge jeder Technologie sowie eine Prognose, welche dieser Technologien sich in den nächsten zwei bis zehn Jahren etablieren und als praktikabel erweisen wird.

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