Acht lesenswerte Artikel zum Thema Datenwissenschaft vom Februar 2018

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Datenwissenschaft continues to revolutionize industries and workplaces worldwide. As businesses realize the power of analytics, they’ve started to hire data scientists on a large scale, so that they can take accurate, data-driven decisions. Industries like Gesundheitswesen und Lebensmittel beginnen mit der Einbeziehung von KI und maschinelles Lernen in a big way — from using predictive diagnostics to burger-flipping robots. Gmail and Snap have both started to offer users analytics, while Arm has announced Project Trillium, a machine learning project that can help smartphones detect objects and provide intelligent feedback. Here are some of the best reads in the analytics, AI and ML space from February 2018:

1. Datenwissenschaft 2018: Drei Trends, die Sie kennen sollten

Tripp Smith, Data Center Journal

2. Arm verändert die Erfahrungen mit maschinellem Lernen: Projekt Trillium

Jem Davies, Armgemeinschaft

3. 10 Wege, wie maschinelles Lernen das Marketing revolutioniert

Louis Columbus, Forbes

4. Machen Sie sich keine Sorgen, dass KI schlecht wird - die Köpfe dahinter sind die Gefahr

LESEN ALSO  Entwicklung des IoT in der Schifffahrt: Aktuelle und zukünftige Trends

John Naughton, The Guardian

5. Gmail hat jetzt eine Analysefunktion, und die ist großartig

Larry Alton, The Next Web

6. Die wichtigsten Fähigkeiten, die Data Scientists 2018 lernen müssen

Daniel Gutierrez, insideBIGDATA

7. Snapchat gibt Entwicklern endlich Analysemöglichkeiten

Josh Constine, TechCrunch

8. KI diagnostiziert Augenkrankheiten nach Big-Data-Analyse

Steve Bush, ElectronicsWeekly.com

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Über den Autor

Ramya Sriram ist verantwortlich für digitale Inhalte und Kommunikation bei Kolabtree (kolabtree.com), der weltweit größten Plattform für freiberufliche Wissenschaftler. Sie verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen Verlagswesen, Werbung und Erstellung digitaler Inhalte.

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