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by BROCKHAUS AG

Wachs­tum meis­tern: DevOps – Teil I

Teil 1:  Defini­tion und Mo­ti­va­tion

Betrachtet man Wirtschaft und Digitalisierung aus der Vogelperspektive heraus, hebt sich eine treibende Kraft besonders hervor:  Wachstum. Neben der zunehmenden Datenmenge und Komplexität, wächst die Frequenz, in der Innovationen und neue Anwendungen benötigt werden. Damit steigen auch die Herausforderungen, mit denen sich die Unternehmen konfrontiert sehen. Taucht man nun von der Vogelperspektive aus in die Tiefe, zum Fischen nach Lösungen, scheint DevOps ein guter Fang zu sein, wenn nicht sogar eine unumgängliche logische Konsequenz. Dieses ganzheitliche Modell versucht Wachstum durch Reduktion und kooperative Zusammenarbeit zu meistern.

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Advanced Analytics – Rück­blick auf alle Bei­trä­ge

Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­­si­che­­rungs­­unter­­neh­­men bei Ent­­schei­­dun­­gen hilft

Teil 1: Customer Journey, Digitale Trans­forma­tion und Wandel der Märkte als Treiber für Big Data und Advanced Analytics

Digitalisierung bewirkt als Innovationstreiber des 21. Jahrhunderts die digitale Transformation bzw. technische Digitalisierung. Um hier mitzuhalten, müssen Unternehmen Digitalisierungsstrategien entwickeln und umsetzen, also umfangreich analoge Daten in digitale Daten umwandeln, sowie Daten zur Optimierung von Geschäftsprozessen sammeln und analysieren. Advanced Analytics (auch Advanced Intelligence) ist ein entscheidender Baustein dieser umfassenden Entwicklung.

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Machine Learning: Ein Überblick über verschiedene Konzepte und mögliche Anwendungsgebiete

Das Verarbeiten von Daten hat in der Informatik und IT schon immer eine große Rolle gespielt. Klassische Algorithmen sind in den letzten Jahrzehnten dahingehend optimiert worden, möglichst allgemeine so wie auch spezielle Aufgaben zu erledigen und aus Daten Informationen zu extrahieren um diese zu verarbeiten. Doch Datensätze werden immer größer, komplexer und für Entwickler wird es immer schwieriger „Spielregeln“ für einen Algorithmus aufzustellen, damit dieser möglichst optimal arbeitet. Hier kommt Machine Learning ins Spiel: Statt immer komplexere Algorithmen mit einer Reihe von Sonderfällen mühsam zu beschreiben, wird diese Rolle von Machine Learning Algorithmen übernommen.

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Advanced Analytics V: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­unter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Mein Berufs­ein­stieg in den Pro­jekt­all­tag

Gerade noch studierte ich Informatik an der Technischen Universität Dortmund, hatte viel Zeit mit Computerspielen und der Programmierung kleinerer Anwendungen verbracht und schon stand der erste Arbeitstag vor der Tür. Ich gebe zu, ich hatte vor meinem Berufseinstieg ein wenig Angst. Werde ich die an mich gestellten Aufgaben bewältigen können? Werde ich mich in meinem neuen Arbeitsumfeld wohl fühlen? Das sind Fragen, die sicherlich viele Berufseinsteiger nachvollziehen können.

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Advanced Analytics IV: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­unter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Advanced Analytics III: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­unter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Google I/O 2017: Im­mer mehr Künst­li­che In­tel­li­genz

Vom 17.05. bis zum 19.05.2017 fand die Google I/O im kalifornischen Mountain View, unweit des Google Campus, statt. Der Schwerpunkt der diesjährigen Veranstaltung lag auf der Künstlichen Intelligenz. Die erhält einen noch größeren Einfluss im Google Assistant, in Google Photos und in neuen Produkten wie Google Lens. Zudem berichtete Google auch über alle Neuerungen in Android O. Wir fassen alle Highlights zusammen.

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Advanced Analytics II: Wie Künst­liche In­tel­li­genz Ver­sicher­ungs­unter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Ad­van­ced Ana­ly­tics I: Wie Künst­liche In­telli­genz Ver­siche­rungs­un­ter­neh­men bei Ent­schei­dun­gen hilft

Teil 1:  Customer Journey , Digitale Transformation und Wandel der Märkte als Treiber für Big Data und Advanced Analytics (hier geht’s zur Summary).

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