Die jüngsten technologischen Entwicklungen werden die Art und Weise, wie Data Scientists und Datenanalyst:innen arbeiten, erheblich beeinflussen.

2023 haben sechs Trends das Potenzial, das maschinelle Lernen (ML) zu beschleunigen und Unternehmen weg von deskriptiven und diagnostischen Analysen, die sich darauf konzentrieren, was passiert ist und warum, hin zu prädiktiven und präskriptiven Analysen zu bringen.

So prognostizieren sie, was passieren wird und liefern aussagekräftige Erkenntnisse darüber, wie die Zukunft beeinflusst werden kann.

In diesem E-Book erfahren Sie:

  • wie eine einheitliche Infrastruktur, die mehrere Programmiersprachen unterstützt, es Data Scientists, Data Engineers und Datenanalyst:innen ermöglicht, das maximale Potenzial der einzelnen Sprachen zu nutzen 
  • wie Data Scientists mithilfe von Feature Stores ML-Features in großem Umfang verwalten und Bereitstellung betreiben können, indem sie für Reproduzierbarkeit, Auffindbarkeit und Skalierbarkeit sorgen
  • wie Datenanalyst:innen und Data Scientists zunehmend in der Lage sind, die Leistungsfähigkeit von Systemen zu nutzen, die bisher ML Engineers vorbehalten waren, um effizientere Produktionsprozesse zu fördern und daran teilzuhaben
  • wie die Entwicklung von Web-Apps in Python, die immer mehr Menschen zugänglich wird, Data Scientists die Möglichkeit gibt, ihre Modelle verständlicher und besser nutzbar zu machen 
  • wie die rasanten Fortschritte bei Open-Source-Bibliotheken, -Tools und -Frameworks die Notwendigkeit einer Lösung belegen, die Data Science- und ML-Investitionen auf die Zukunft vorbereitet