Die spektrale Leistungsdichte ist ein wichtiges Werkzeug für Time Series Data Science, um tiefe Einblicke in das Frequenzverhalten der Daten zu erhalten. Hierdurch lässt sich bspw. das Rauschverhalten verstehen oder Störungsanalyse betreiben. #timeseries #datascience #datenanalyse
Beitrag von SeriesExplorer
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Bist du bereit für die nächste Stufe der Datenanalyse? In unserem Webinar am 05. Juli 2024 lässt euch David Stopschinski die Zukunft der Data Science entdecken, unabhängig von eurem Vorwissen. In „Data Science für jeden“ nutzt er praktische Beispiele und reale Fallstudien, die zeigen, wie führende Unternehmen Data Science für den Wettbewerbsvorteil einsetzen und um euch die Theorie zu erklären. Im Detail erwartet euch am Freitag: - Data Science: Analyse großer Datenmengen Gewinnen von wertvollen Erkenntnissen Kennenlernen neuer Tools & Techniken - Anomalien: Erkennen von Anomalien Vorteile der Anomalieerkennung - Predictive Maintenance: Grundlagen & fortgeschrittene Strategien Vorteile der vorausschauenden Wartung Meldet euch jetzt kostenfrei an unter: https://lnkd.in/ew2eyY4W #DataScience #PredictiveMaintenance #Datenanalyse #DataRobot
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Annotation von Time Series Daten ist entscheidend für die explorative Datenanalyse. So werden wichtige Abschnitte von Messwerten markiert, aus denen anwendungsspezifische Insights gewonnen werden. #TimeSeries #Daten #Annotation #Datenanalyse #DataScience
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Ein Data Lakehouse kann Ihre Arbeitsprozesse erheblich vereinfachen und effizienter machen. Wie das funktioniert, erzähle ich Ihnen gerne in einem persönlichen Gespräch!
🕵️♀️Willkommen zu unserem Content-Format: Data Detective! Diese Woche werfen wir einen Blick auf die Vorteile des Data Lakehouse 🔍 Ein Data Lakehouse bietet die Flexibilität, verschiedene Datenquellen mittels Batch oder Streaming aufzunehmen – und zwar ohne Kompromisse hinsichtlich Speicherung, Geschwindigkeit und Skalierung. Die Key Features sind: ✅Unterstützung für verschiedene Datentypen: zentraler Ort zur Speicherung, Verfeinerung und Analyse von allen strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten ✅Unterstützung für verschiedene Workloads: Data Science, maschinelles Lernen, SQL und Analysen unter Verwendung verschiedener Tools auf Basis desselben Datenspeichers ✅BI-Support: Direkte Nutzung von Business Intelligence-Tools auf Quelldaten ermöglichen den Zugriff auf die aktuellste Datenbasis ✅Entkoppelte Speicherung und Verarbeitung: Skalierbarkeit von Speicherung und Berechnung in getrennten Clustern für größere Datenmengen 👉 Bleiben Sie dran für weitere Einblicke! In den kommenden Wochen wird unser Data Detective weitere spannende Themen rund um Data Analytics und Business Intelligence erkunden. Haben Sie spezielle Fragen oder Themen, die Sie sehen möchten? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen! 💬🌐 Mehr Infos unter www.imendo.at! #imendo #datadriven #lakehouse #businessintelligence #dataanalytics
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💡 Was nützen die besten Daten, wenn sie nicht vergleichbar sind? Time Series Normalisierung ist ein einfacher, aber wichtiger Preprocessing-Schritt, der Data Science und Machine Learning ermöglicht, aus allen Daten wertvolle Erkenntnisse abzuleiten. 📊✨ #Daten #TimeSeries #Preprocessing #DataScience #MachineLearning
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🕵️Willkommen zu unserem Content-Format: Data Detective! Diese Woche werfen wir einen Blick auf weitere Vorteile des Data Lakehouse 🔍 Wie wir in einem früheren Posting schon festgehalten haben: Ein Data Lakehouse bietet die Flexibilität, verschiedene Datenquellen aufzunehmen, ohne Kompromisse bei Speicherung, Geschwindigkeit und Skalierung einzugehen. Weitere Vorteile sind: 📍Reduzierte Datenredundanz: Verwalten Sie Daten effizienter auf einer einzigen Plattform statt auf verschiedenen Plattformen mit unterschiedlichen Werkzeugen. 📍Erleichterte Data Governance: Zentrale Verwaltung vertraulicher Daten ohne aufwändige Verschiebungen zwischen Datenpools. 📍Integration mit BI-Tools: Direkte Verbindung zu verschiedenen BI- und Analysetools für maximale Flexibilität und Analysemöglichkeiten. 📍Ermöglichung von Advanced Analytics: Trainieren Sie Machine Learning-Modelle auf Daten im Lakehouse und nutzen Sie datengetriebene Vorhersagen, um nach vorne zu schauen. 👉 Bleiben Sie dran für weitere Einblicke! In den kommenden Wochen wird unser Data Detective weitere spannende Themen rund um Data Analytics und Business Intelligence erkunden. Haben Sie spezielle Fragen oder Themen, die Sie sehen möchten? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen! 💬🌐 Mehr Infos unter www.imendo.at! #imendo #datadriven #datalakehouse #businessintelligence #dataanalytics #lakesideparkklagenfurt #carinthia #qbcwien #vienna
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😎 Genießen Sie Ihr Haus am See! (Mir klingt der Song von Peter Fox im Ohr...) 🏗 Unsere Data Detectives bauen inzwischen jenes für Ihre Daten! #datadriven #transformation #analytics
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#datadriven transformation // Building and Leading a High-Performance Sales Team for Top-Notch IT Services
Die Vorteile eines Lakehouse liegen auf der Hand - bei einem DATA Lakehouse ist es eine Spur komplizierter, aber mit der richtigen, kompetenten Beratung kann auch das sehr angenehm und vorteilhaft sein! #imendo #lakehouse #businessintelligence #data #analytics #geschäftsführung
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COO Imendo I Ex-Google, Ex-Yahoo!, Ex-Oracle I Customer Obsessed I We are hiring! - #itjobs #imendo #softwaredevelopment #data #gernperdu
Das Beste aus Data Lake und Data Warehouse. Viele unserer Kunden setzen genau auf dieses Modell. Interessiert mehr über dieses Thema zu erfahren? Sie können sich gerne direkt bei mir melden. Wir beraten Sie gerne!
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In 9️⃣ Schritten zu einem erfolgreichen Data Science Projekt - Data Science Workshop 🚀 Data-Science-Projekte sind oft dynamisch und erfordern ein exploratives Vorgehen. Die Erkenntnisse aus den Daten werden schrittweise gewonnen, was die Planung erschwert. Wir entwickeln gemeinsam Ideen für eine Data Analytics Strategie. Wir testen und verfeinern passende Use Cases und setzen sie anschließend um, um echte Mehrwerte zu generieren und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Erfahren Sie jetzt mehr:
