Die Ergebnisse einer kürzlich von Quanthub veröffentlichten Studie zeigen, dass bereits im Jahr 2020 weltweit 250.000 Data Scientists fehlten. Außerdem bleiben Data Scientists im Durchschnitt nur 2,6 Jahre im Unternehmen. Angesichts der monatelangen Einarbeitung und Lernprozesse bleibt ihnen nicht viel Zeit, um Projekte
Eine der letzten Entscheidungen des Bundeskabinetts vor der Sommerpause: Das Ende der Home-Office-Pflicht. Doch auch wenn die Rückkehr ins Büro nun wieder möglich ist – für die meisten Mitarbeiter wird der berufliche Alltag kein zurück auf die Vor-Corona-Zeit.
Datenanalysten sind heute so gefragt wie noch nie. Der boomende Bereich Data Science zielt darauf ab, Unternehmen mithilfe von Datenanalysen und statistischen Konzepten, Vorhersagemodellen und anspruchsvollen Auswertungen dabei zu helfen, Problemstellungen zu lösen und bessere Leistungen zu erbringen.
Der Einsatz von Data Analytics-Lösungen in deutschen Unternehmen wird unter anderem durch den Mangel verfügbarer Data Scientists und Data Engineers gebremst. Deshalb investieren die am Markt agierenden Serviceanbieter derzeit verstärkt in die entsprechende Qualifizierung ihrer Mitarbeiter.
Programmierung und Softwareentwicklung sind die wichtigsten Qualifikationen zur Verbesserung der Beschäftigungschancen. So lautet ein zentrales Ergebnis einer neuen Studie von YouGov und Kantar Sifo, die Red Hat, ein Anbieter von Open-Source-Lösungen, in Auftrag gegeben hat.
Welche freiberuflichen Spezialisten und Spezialistinnen sind trotz der Krise gefragt und können 2021 so richtig durchstarten? freelancermap hat nun wieder über 1,5 Mio. Suchanfragen analysiert und die Trends ermittelt. Bei den Programmiersprachen sind Python und Kotlin gefragter denn je, bei den Freelancer-Jobs steigt die Nachfrage nach Data
Der Beruf des Data Scientists wurde einst als der „attraktivste Job des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet. Wer sich jedoch den Alltag von Datenwissenschaftlern in der Praxis genauer ansieht, kann daran Zweifel bekommen: Die Ergebnisse einer Studie von IDC aus dem Jahr 2019 zeigen, dass diese
Trotz der erstaunlichen Fortschritte bei der Leistung der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren ist keine KI perfekt. Tatsächlich wird die Unvollkommenheit einer KI in der Regel durch die Messung der Genauigkeit des Modells an einem Testdatensatz deutlich gemacht. Perfekte Ergebnisse werden weder erwartet noch sind sie
Nie verfügten Organisationen über mehr Informationen und Datenquellen als heute. Die Rolle der Data Scientists, die aus den vorliegenden Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ist zentral für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Smarte Business-Intelligence-Lösungen unterstützen deren Arbeit, stiften so konkrete Mehrwerte für das Unternehmen und erzielen so i.d.R. einen
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, kurz AI) ist keine Zukunftstechnologie mehr. Vor allem für deutsche Unternehmen ist AI zum Gegenwartsthema geworden.
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