Wat zijn Data-Applicaties en waarom hebben we ze nodig? De verwerking van gegevens binnen organisaties is in de loop der jaren ingrijpend veranderd. Door de explosieve groei van gegevens in omvang, diversiteit en complexiteit zijn traditionele...
Smart Industry: De 8 meest gebruikte Data Science-toepassingen in de industriële sector De industriële sector ondergaat een enorme transformatie die wordt veroorzaakt door het huidige digitale tijdperk dat meer flexibiliteit vereist van de klanten, zakenpartners en...
De top 6 Data Science use cases voor de zorgsector De zorgsector genereert elke dag grote hoeveelheden data. Elektronische medische dossiers, facturering, klinische systemen, gegevens van wearables en verschillende onderzoeken blijven...
De top 10 Data Science use cases voor sales management Tegenwoordig kunnen bedrijven heel snel veel gegevens over hun klanten, activiteiten en prestaties verzamelen en genereren. Echter, veel data uit CRM-, ERP- en marketingcampagnes leidt...
De 7 stappen van de Data Science Lifecycle Data Science maakt gebruik van een combinatie van domeinkennis, codeervaardigheden en statistische expertise om zakelijk problemen op te lossen en waardevolle inzichten te verkrijgen. Om...
De rol van domeinkennis in Data Science projecten Data Science heeft tot doel gegevens uit een bepaald domein te halen en tot een beschrijving of model op hoog niveau van deze gegevens te komen dat praktisch kan worden gebruikt om een...
10 redenen waarom Data Science-projecten mislukken Meer dan 80% van de Data Science projecten mislukken en leveren nooit een ROI op voor het bedrijf. Wat zit er achter het hoge uitvalpercentage en hoe kunnen we dit veranderen? Het hoge...
5 stappen om een datacultuur op te bouwen die je bedrijf naar een hoger niveau tilt In het afgelopen decennium is 'data' synoniem geworden met 'waarde', en wordt door gerenommeerde instanties als The Economist als “de meest waardevolle hulpbron ter wereld” omschreven....
Hoe krijg je Data Scientists en ML Engineers op één lijn? In het langzame proces van het ontwikkelen van Machine Learning-modellen moeten Data Scientists en ML Engineers samenwerken, maar de praktijk leert dat ze vaak, onbewust, met tegengestelde...
5 verschillen tussen Data Scientists en Machine Learning Engineers Vrijwel alle aan data gerelateerde functies behoren tegenwoordig tot de groep topfuncties met een grote vraag naar talent in combinatie met aantrekkelijke salarissen. Data Scientists en...
R vs Python: de 11 belangrijkste verschillen R en Python zijn de state-of-the-art programmeertalen op het gebied van Data Science. Als je in de wereld van data analyse werkt, ben je waarschijnlijk goed op de hoogte van het Python vs....
7 zakelijke voordelen van het gebruik van Streaming Analytics Streaming Analytics is een krachtig hulpmiddel dat steeds meer door bedrijven wordt gebruikt om de productiviteit te verbeteren en tijdige beslissingen te nemen. Soms heb je maar beperkte...