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Aktuelles / Blog: #forschung

Was ist Julia?

17.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Julia ist eine hochperformante, flexible und benutzerfreundliche Programmiersprache, die speziell für wissenschaftliches Rechnen, technisches Computing und Datenanalyse entwickelt wurde. Sie wurde erstmals im Jahr 2012 veröffentlicht und hat seitdem eine wachsende Entwicklergemeinschaft angezogen.

Die Hauptmerkmale von Julia sind:

Geschwindigkeit: Julia wurde so konzipiert, dass sie eine herausragende Leistung bietet, die mit anderen leistungsstarken Programmiersprachen wie C, C++ und Fortran vergleichbar ist. Dies wird durch eine Just-in-Time (JIT) Kompilierung erreicht, die es ermöglicht, den Code während der Laufzeit zu optimieren.

Einfache Syntax: Julia bietet eine leicht verständliche Syntax, die den Programmierern das Schreiben von Code erleichtert. Die Syntax ähnelt in vielen Aspekten anderen populären Programmiersprachen wie Python.

Multiple Dispatch: Julia verwendet ein Konzept namens "Multiple Dispatch", das es erlaubt, Funktionen basierend auf den Typen mehrerer Argumente zu überladen. Dies ermöglicht es, effizientere und spezialisierte Operationen für verschiedene Datentypen durchzuführen.

Umfangreiche Bibliotheken: Julia verfügt über eine wachsende Sammlung von Bibliotheken für verschiedenste Anwendungen, einschließlich numerische Berechnungen, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung und mehr.

Interoperabilität: Julia bietet Möglichkeiten zur nahtlosen Integration mit anderen Programmiersprachen wie Python, R, C und Fortran, was es ermöglicht, bereits vorhandenen Code zu nutzen und zu erweitern.

Open Source: Julia ist eine Open-Source-Programmiersprache, was bedeutet, dass der Quellcode frei verfügbar ist und von einer aktiven Gemeinschaft von Entwicklern und Anwendern weiterentwickelt wird.

Wissenschaftliches Rechnen: Julia wurde mit dem Ziel entwickelt, den Anforderungen von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Datenanalysten gerecht zu werden, die große Datenmengen verarbeiten und komplexe mathematische Berechnungen durchführen müssen.

Aufgrund dieser Eigenschaften wird Julia oft in Bereichen wie numerische Simulation, statistische Analyse, Datenverarbeitung, Machine Learning, wissenschaftliche Forschung und Engineering eingesetzt.

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KI-Forschung in Deutschland hervorragend, KI-Integration in Wirtschaft ausbaufähig

15.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Eine repräsentative Umfrage unter 605 Unternehmen mit über 20 Beschäftigten in Deutschland, im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, zeigt, dass lediglich 2 Prozent der Befragten Deutschland international als führende Nation im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) betrachten.

Dennoch schätzen 25 Prozent der Befragten deutsche Unternehmen im Bereich KI-Forschung weltweit in der Spitzengruppe ein. Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst betont die lange Präsenz Deutschlands in der KI-Forschung und die herausragenden Wissenschaftler im Land. Er mahnt jedoch an, diese Stärken stärker für marktfähige KI-Lösungen zu nutzen. Wintergerst weist darauf hin, dass KI eine Querschnittstechnologie ist und eine breite Anwendungsbasis in der Wirtschaft erfordert. Er kritisiert auch die restriktiven Regeln für die Verwendung nicht sensibler Daten in Deutschland, die die Entwicklung von KI behindern würden.

Die Umfrageergebnisse zeigen, dass aktuell 41 Prozent der Unternehmen die USA als führende Nation im Bereich KI sehen, gefolgt von China mit 23 Prozent. Japan, Israel und Taiwan liegen mit 7 Prozent, bzw. je 4 Prozent deutlich dahinter. Die Prognose für das Jahr 2030 sieht ähnlich aus, wobei 38 Prozent der Unternehmen die USA als führend einschätzen, 25 Prozent China, und nur etwa 1 Prozent Deutschland.

Der bevorstehende Big-Data.AI Summit des Bitkom am 20. und 21. September 2023 in Berlin wird sich mit konkreten Anwendungsmöglichkeiten von KI in Unternehmen, Best-Practice-Beispielen, branchenübergreifenden Strategien, branchenspezifischen Lösungen, Technologien, Trends und gesellschaftlichen Herausforderungen im Bereich KI befassen.

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Was ist Datenbeschaffung?

15.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Datenbeschaffung bezieht sich auf den Prozess der Sammlung von Informationen oder Daten aus verschiedenen Quellen. Dieser Prozess ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, einschließlich Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft, Technologie und mehr. Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise Umfragen, Messungen, Beobachtungen, Experimenten, sozialen Medien, öffentlichen Aufzeichnungen, Sensoren, Sensoren, Geschäftsdaten und vielen anderen.

Die Datenbeschaffung umfasst in der Regel mehrere Schritte:

Festlegen des Ziels: Definieren Sie klar, welche Art von Daten Sie benötigen und warum. Welche Fragen möchten Sie beantworten? Welche Hypothesen möchten Sie überprüfen?

Quellenauswahl: Identifizieren Sie die geeigneten Quellen, aus denen Sie die benötigten Daten beziehen können. Dies können strukturierte Datenbanken, unstrukturierte Texte, Bilder, Audio oder andere Arten von Informationen sein.

Datenerfassung: Sammeln Sie die Daten gemäß Ihrer Zielspezifikationen. Dies kann durch manuelle Dateneingabe, Web-Scraping, Sensoren, Befragungen oder andere Methoden erfolgen.

Datenbereinigung: Überprüfen Sie die gesammelten Daten auf Fehler, Ausreißer, fehlende Werte und inkonsistente Informationen. Bereinigen Sie die Daten, um sicherzustellen, dass sie für Analysen oder Anwendungen geeignet sind.

Datenintegration: Falls Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, müssen diese möglicherweise integriert werden, um sie in einer kohärenten Form zu analysieren oder zu verwenden.

Datenverarbeitung: Dieser Schritt beinhaltet die Umwandlung der rohen Daten in eine Form, die für Analysen oder Anwendungen geeignet ist. Dies kann Aggregation, Transformation, Normalisierung oder andere Methoden beinhalten.

Datenanalyse: Führen Sie Analysen durch, um Muster, Trends oder Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu gewinnen. Dies kann statistische Analysen, maschinelles Lernen oder andere Techniken beinhalten.

Ergebniskommunikation: Die gewonnenen Erkenntnisse oder Ergebnisse werden in der Regel aufbereitet und präsentiert, um sie anderen Menschen oder Systemen zugänglich zu machen.

Die Qualität der Datenbeschaffung und -verarbeitung hat einen direkten Einfluss auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen, die aus den gesammelten Daten gezogen werden können. Es ist wichtig, sorgfältig und methodisch vorzugehen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.

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Was ist Produktforschung?

14.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Produktforschung ist der Prozess des Sammelns von Informationen, der Analyse von Daten und der Durchführung von Untersuchungen, um verschiedene Aspekte des potenziellen oder bestehenden Marktes eines Produkts zu verstehen. Sie ist ein entscheidender Schritt im Lebenszyklus der Produktentwicklung und -vermarktung, der darauf abzielt, fundierte Entscheidungen über die Schaffung, Verbesserung oder Einführung eines Produkts zu treffen.

Produktforschung umfasst mehrere Schlüsselkomponenten:

Marktanalyse: Dazu gehört die Untersuchung des Zielmarktes, einschließlich Demografie, Vorlieben, Verhaltensweisen und Trends. Das Verständnis der Bedürfnisse und Wünsche der Zielgruppe hilft bei der Entwicklung eines Produkts, das ihren Anforderungen entspricht.

Konkurrenzanalyse: Die Untersuchung ähnlicher Produkte, die von Konkurrenten angeboten werden, ist wichtig, um Marktlücken, potenzielle Unterscheidungsmerkmale und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Diese Analyse hilft bei der effektiven Positionierung des neuen Produkts.

Konsumenteneinblicke: Das Sammeln von Feedback und Meinungen potenzieller oder bestehender Kunden liefert wertvolle Einblicke in ihre Probleme, Vorlieben und Erwartungen. Umfragen, Fokusgruppen und Interviews sind gängige Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen über die Verbraucher.

Technische Durchführbarkeit: Es ist wichtig, die technische Machbarkeit der Produktherstellung zu beurteilen. Dazu gehört das Verständnis der erforderlichen Technologie, der Ressourcen und des Fachwissens, die für die Entwicklung und Herstellung des Produkts erforderlich sind.

Finanzielle Analyse: Die Bestimmung der Produktionskosten, der Preisstrategien und der voraussichtlichen Einnahmen hilft bei der Bewertung der finanziellen Rentabilität des Produkts. Diese Analyse berücksichtigt auch potenzielle Risiken und Investitionserträge.

Rechtliche und regulatorische Untersuchungen: Die Erforschung geltender Gesetze, Vorschriften und Normen ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass das Produkt den Sicherheits-, Qualitäts- und anderen rechtlichen Anforderungen entspricht.

Prototypen und Tests: Die Entwicklung von Prototypen und die Durchführung von Tests helfen dabei, die Funktionalität des Produkts, die Benutzerfreundlichkeit und mögliche Probleme zu bewerten, bevor es auf den Markt gebracht wird.

Feedback Iteration: Während des gesamten Forschungsprozesses ist es wichtig, auf der Grundlage der gesammelten Rückmeldungen und Erkenntnisse zu iterieren. Dadurch wird sichergestellt, dass das Produkt den Marktbedürfnissen entspricht und etwaige Mängel behoben werden.

Die Produktforschung zielt letztlich darauf ab, die mit der Einführung eines neuen Produkts verbundenen Risiken zu minimieren und seine Erfolgschancen zu erhöhen, indem fundierte Entscheidungen auf der Grundlage solider Daten und Erkenntnisse getroffen werden. Sie unterstützt das Produktentwicklungsteam bei der Entwicklung eines Produkts, das die Kundenbedürfnisse erfüllt, sich auf dem Markt abhebt und sowohl für das Unternehmen als auch für die Kunden einen Mehrwert schafft.

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Stichwortverzeichnis - Alle Themen in unserem Blog

04.07.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

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