Warum 85% Aller Data Science Projekte Scheitern Und Was Man Dagegen Tun Kann AI For Business podcast

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Technologie Business Fabian Merkel von ai z Künstliche Intelligenz Artificial Intelligence Big Data Data Science Machine Learning Digitalisierung Digitale Transformation Fabian Merkel Deep Learning

コンテンツは Fabian Merkel von ai z and Fabian Merkel によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャストコンテンツは、Fabian Merkel von ai z and Fabian Merkel またはそのポッドキャストプラットフォームパートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。

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Warum 85% aller Data Science Projekte scheitern und was man dagegen tun kann

5y ago 32:16

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#11 mit Philipp Paraguya von INFOMOTION

Gast: Philipp Paraguya (https://www.linkedin.com/in/philipp-paraguya-7420a087/) von INFOMOTION (https://www.infomotion.de ) Host: Fabian Merkel ( https://www.linkedin.com/in/fabian-merkel/) Best Practices: CRISP-DM (http://bit.ly/31I9KEy) Studienübersicht: Failure rates for analytics, AI, and big data projects = 85% – yikes! (http://bit.ly/2w3groU) Buch: Data Science for Business, by Foster Provost and Tom Fawcett, (http://bit.ly/2UDbnSy)

… continue reading

章

1. Intro (00:00:00)

2. Warum ist Erwartungsmanagement bei Data Science Projekten relevant? (00:02:59)

3. Warum scheitern Data Science Projekte? (00:06:37)

4. Wie kann man die Erfolgschancen eines Data Science Projektes erhöhen? (00:11:46)

5. Wie reagiere ich auf unterschiedliche Erwartungshaltungen? (00:14:46)

6. Wie setze ich ein Data Science Projekt richtig auf? (00:21:44)

7. Warum sollte man Data Science Projekt frühzeitig stoppen? (00:26:11)

8. Warum sollten Best Practices implementiert werden? (00:28:23)

9. Welches Mindset sollte man bei Data Science Projekten haben? (00:29:03)

10. Welches Buch empfiehlt Philipp? (00:31:33)

35 つのエピソード

#Technologie #Business #Fabian Merkel von ai z #Künstliche Intelligenz #Artificial Intelligence #Big Data #Data Science #Machine Learning #Digitalisierung #Digitale Transformation #Fabian Merkel #Deep Learning

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7. Warum sollte man Data Science Projekt frühzeitig stoppen? (00:26:11)

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