Empfehlungen
Ist Datenverwaltung das Geheimnis generativer KI?
In dieser Folge der AI Academy erfahren Sie von IBM-Experten, wie generative KI mit Ihren individuellen Daten verfeinert werden kann.
Artikel
Holen Sie sich die neuesten Erkenntnisse und erweitern Sie Ihr Wissen in unseren Blogs und Erklärungen zur Analyse.
Lernen Sie, wie Data Mining mit Hilfe von Statistik und künstlicher Intelligenz große Datensätze analysiert, um Muster zu erkennen und nützliche Informationen zu entdecken.
Erfahren Sie, wie sich Data Science und maschinelles Lernen (ML) voneinander unterscheiden, obwohl sie verwandt sind. Während Data Science Big Data Struktur verleiht, konzentriert sich ML auf das Lernen aus den Daten selbst.
Verstehen Sie die Besonderheiten von Datenqualität und -integrität und wie Sie als datengesteuertes Unternehmen Analysen für Geschäftsentscheidungen nutzen und einen Self-Service-Datenzugriff und Datenangebote bereitstellen können.
Erfahren Sie, wie sich Data Science und Datenanalyse voneinander unterscheiden. Data Science umfasst die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten, während die Datenanalyse Datensätze untersucht, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Erfahren Sie, wie Sie Geschäftsdaten nutzen können, indem Sie verstehen, wie Business Intelligence Daten verarbeitet, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.
Erfahren Sie, wie die explorative Datenanalyse Datensätze effektiv analysiert und zusammenfasst, um Muster und Anomalien zu entdecken und eine Hypothese aufzustellen.
Nutzen Sie Data Science, um Geschäftseinblicke aus einer wachsenden Menge von Daten zu gewinnen, die digitale Transformation zu beschleunigen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Meistern Sie dieses Analyseverfahren, um sich mit der Erstellung von Vorhersagen vertraut zu machen, indem Sie eine leicht zu interpretierende mathematische Formel verwenden und diese auf verschiedene Bereiche anwenden.
Sagen Sie Ergebnisse schneller voraus und treffen Sie bessere Entscheidungen, indem Sie die Methode der logistischen Regression beherrschen und wissen, welche Art der logistischen Regression Sie verwenden müssen.
Lernen Sie, wie Sie eine Monte-Carlo-Simulation durchführen. Dabei handelt es sich um einen Rechenalgorithmus, bei dem mithilfe wiederholter Zufallsstichproben die möglichen Ergebnisse eines ungewissen Ereignisses geschätzt werden.
Forschungsbericht
Videos
Lernen Sie die Grundlagen und die heißesten Themen der Analytik in unserer Serie von Erklärvideos kennen
Sehen Sie sich an, wie Luv Aggarwal erklärt, wie die Entwicklung von Data Warehouses und Data Lakes zu Data Lakehouses durch die Kombination ihrer Vorteile der Art und Weise ähnelt, wie Lebensmittel vom Bauernhof auf unseren Tisch kommen.
Begleiten Sie Luv Aggarwal bei der detaillierten Erläuterung einer Data Fabric, ihrer komplizierten Funktionsweise und ihrer Rolle beim Aufbrechen von Datensilos und der Wiederherstellung des Datenzugriffs für Benutzer.
Podcasts
Hören Sie sich die spannenden Diskussionen mit führenden Technikern an
Hören Sie aufschlussreiche Diskussionen über die neuesten KI-Trends, Innovationen und ihre Auswirkungen auf die Wirtschaft. Der Podcast wird von Tim Hwang moderiert und bietet eine ausgewogene Mischung aus Fachwissen und Analysen zu allen Themen, von bahnbrechenden Forschungsergebnissen bis hin zu praktischen Anwendungen.
Lassen Sie sich von einem Gespräch zwischen Menschen inspirieren, die an der Spitze der Innovation stehen. Schalten Sie ein, wenn Malcolm Gladwell, einer der weltweit renommiertesten Denker und Autoren auf dem Gebiet der Sozialwissenschaften, mit Führungskräften über Technologien spricht, die Ihr Unternehmen verändern können.
Lernprogramme
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So kann IBM Ihnen weiterhelfen
Nutzen Sie die kollektive Intelligenz Ihres Unternehmens, indem Sie einfach auf Daten zugreifen, um KI-gestützte Vorhersagen in die Tat umzusetzen.
Nutzen Sie einen zweckmäßigen Datenspeicher auf der Grundlage einer offenen Data Lakehouse-Architektur zur standortunabhängigen Skalierung von KI-Workloads für alle Ihre Daten.
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