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Dan Friedman Data Science Knowledge Base (dfrieds.com)
Data Science Methoden (www.datasciencecentral.com)
Data Science Techniken (medium.com)


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How to begin data science projects

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel B.

A Very Simple Data Integration Project - Rebrickable LEGO Datasets

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

Splitting Data Sets

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Teo

Data Science Made Easy - Data Processing using Orange

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Jürgen T.

A Practitioner's Guide to Natural Language Processing

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

An Introduction to D3.js

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

Selenium and SQL Combined - Top Premier League Players

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Marten

The rise of the machine learning engineer

KI Entwickler sollen uns in die Zukunft der KI führen. Im Laufe der Jahre ergaben sich mit jedem technologischen Wandel neue Möglichkeiten und es wurde eine neue Art von Beruf benötigt, um den neuen Bedürfnissen gerecht zu werden. Diese Änderungen haben bei den Unternehmen zu Veränderungen in der Arbeitsweise geführt und wir befinden uns wieder mitten in einer solchen Änderung. Das Ford-Modell Es gibt das populäre Zitat: "Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt, schnellere Pferde." Herr Ford hat di... Erwähnte Kategorien: Data Science   Management   | hinzugefügt von: Florian

Build Your First Open Source Python Project

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Haiko

Everything a Data Scientist Should Know About Data Management

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel B.

Pandas, Dask or PySpark? What Should You Choose for Your Dataset?

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Teo

Setting Up Jupyter Notebooks for Data Visualisation

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Teo

How I Spent My Time As Product Data Scientist

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

Learning from a day in the life of a data scientist

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Timo

Is data science just data analytics?

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

What you should know before you hire a data scientist

Erwähnte Kategorien: Data Science   Management   | hinzugefügt von: Torsten

Introducing the Snail Chart

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Teo

Interactive Choropleth Maps With Plotly

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Torsten

Tableau - A Beginners Guide

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

R for Product Analytics

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Jürgen T.

Scalable Log Analytics with Apache Spark - A Comprehensive Case-Study

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

Simple Data Visualisation with Pandas

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Teo

How to Transfer SQL Knowledge to R

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Jürgen

Publish Data Outside Your Data Lake with a Spark Connector

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

Comparison of Data Analysis Tools: Excel, R, Python and BI Tools

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

Automating excel files using Pandas

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Timo

Pretty displaying tricks for columnar data in Python

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

10 Python File System Methods You Should Know

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Matthias

I wasn’t getting hired as a Data Scientist - So I sought data on who is

Häufig geht es in Artikel über Data Science darum eine bestimmte Fähigkeit anzuwenden oder zu erlernen. Am Ende soll der Mitarbeiter so umfassende Fähigkeiten mitbringen einschließlich technischer Grundlagen zu Batch-Gradient-Descent vs. Stochastic-Gradient-Descent, Multi- Klassentextklassifizierung, R-CNN usw. In Folge kann es aber für Berufseinsteiger schnell entmutigend werden.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Felix

The 5 Basic Statistics Concepts Data Scientists Need to Know

Statistik kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, wenn es um Data Science geht. In der Statistik wird Mathematik zur Durchführung technischer Datenanalysen verwendet. Eine grundlegende Visualisierung wie ein Balkendiagramm kann Ihnen einige Informationen liefern, aber mit Statistiken können wir die Daten viel gezielter verarbeiten. Die Mathematik hilft uns dabei, konkrete Schlussfolgerungen zu unseren Daten zu ziehen, anstatt nur zu raten.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Dominik

Foiled again! A brief discussion on folium

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Diego

Encrypting Your Data

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Karlheinz

Tableau+Python - TabPy and geographical clustering

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Timo

Python and Slack: A Natural Match

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Frank

Math in Data Science

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Simon

Get Smarter with Data Science - Tackling Real Enterprise Challenges

Wie kann der größtmögliche Nutzen aus Data Science und künstlicher Intelligenz gezogen werden - und zwar indem Sie sich auf reale Sichtweisen konzentrieren und sich vom Hype fernhalten der um Data Science entstanden ist. Der Fokus liegt auf realen Projekten, die in der Industrie durchgeführt werden. Einige dieser Prinzipien gelten jedoch auch für die Forschung.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel B.

Data visualization for EDA - exploratory data analysis

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Sven

How did I learn Data Science?

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Niklas

Automatically Storing Results from Analyzed Data Sets

Erwähnte Kategorien: Cloud Computing   Data Science   | hinzugefügt von: Georg

Advanced analytics in M&A

Erwähnte Kategorien: Data Science   Management   | hinzugefügt von: Timo

Red Flags in Data Science Interviews

Wenn Sie sich auf eine Stelle bewerben, sollten Sie das Unternehmen genauso bewerten, so wie Sie auch von dem Unternehmen bewertet werden. Sicherlich können Sie sich schon vorher ein Bild vom Unternehmen auf Kununu und ähnlichen Webseiten machen - dennoch sind Interviews die beste Gelegenheit sehr viel über das Unternehmen zu erfahren und darüber hinaus wichtige Fragen stellen zu können. Unternehmen werden Ihnen nicht sagen, dass es schlecht ist, für sie zu arbeiten, deshalb müssen Sie selbst die richtigen Fragen stellen und sich ein eig... Erwähnte Kategorien: Data Science   Management   | hinzugefügt von: Marcus

Docker in 10 minutes

Erwähnte Kategorien: Administrator   Cloud Computing   Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Felix

Robots Are Solving Banks’ Very Expensive Research Problem

Während der brasilianische Gesetzgeber monatelang über eine umstrittene Rentenüberholung debattierte, überwachte ein Roboter, der mehr als 5.000 Meilen von London entfernt war, alle 513 genau. Der vom Technologie-Startup Arkera Inc. entwickelte Algorithmus verfolgte jeden Tag ihre Kommentare in brasilianischen Zeitungen und Webseiten der Regierung, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der die Rechnung fallen würde.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Tim

The Most in Demand Skills for Data Scientists

Von Datenwissenschaftlern wird viel erwartet - maschinelles Lernen, Informatik, Statistik, Mathematik, Datenvisualisierung, Kommunikation und vertieftes Lernen. In diesen Bereichen gibt es Dutzende von Sprachen, Frameworks und Technologien, die Datenwissenschaftler lernen könnten. Wie sollten Datenwissenschaftler, die von Arbeitgebern nachgefragt werden möchten, ihr Lernbudget ausgeben? Welche Fähigkeiten sind für Data Scientists am gefragtesten?... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Timo

Using Data Science to Design Human Connection

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Anton

Soft Skills Every Programmer or Data Scientist Should Master

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Gabriel

Object-oriented programming for data scientists: Build your ML estimator

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Samuel

This Is The World’s First Graphical AI Interface

Erwähnte Kategorien: Data Science   Künstliche Intelligenz   | hinzugefügt von: Julius

Books for Quants - Towards Data Science

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Tom

The 5 Sampling Algorithms every Data Scientist need to know

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Jonathan

Train/Test Split and Cross Validation in Python

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Benjamin

Why so many data scientists are leaving their jobs

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Benjamin

What Are Other DLTs Apart From Blockchain

Erwähnte Kategorien: Cloud Computing   Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Marlon

An Introduction to Web Scraping with Puppeteer

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: John

Data Science Skills: Web scraping using python

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Matteo

The Next Level of Data Visualization in Python

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Vincent

50+ Data Structure and Algorithms Interview Questions for Programmers

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Valentin

To Break Google’s Monopoly on Search, Make Its Index Public

Erwähnte Kategorien: Data Science   Entwickler   | hinzugefügt von: Milan

Data Science at The New York Times

Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Malte

Data Science in the New Economy: A new race for talent in the Fourth Industrial Revolution

As the Fourth Industrial Revolution unfolds, led by advances in technologies such as data science and artificial intelligence, the labour market is again changing in a fundamental fashion. In 2018 the Future of Jobs Survey and Report revealed that business leaders believe that by 2022, human workers and automated processes are set to share the workload of current tasks equally, while a range of new roles is expected to emerge simultaneously as digital innovation is absorbed across industries and regions.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Levi

Here are AI and Data Science courses you can take online right now for free

# Machine Learning https://www.classcentral.com/mooc/1020/udacity-machine-learning https://www.classcentral.com/mooc/3531/udacity-machine-learning https://www.classcentral.com/mooc/1847/udacity-machine-learning-1-supervised-learning https://www.classcentral.com/mooc/1848/udacity-machine-learning-unsupervised-learning https://www.classcentral.com/mooc/4912/edx-machine-learning-for-data-science-and-analytics https://www.classcentral.com/mooc/7230/edx-artificial-intelligence-ai https://www.classcentral.com/mooc/7231/edx-machine-learning ... Erwähnte Kategorien: Künstliche Intelligenz   Data Science   | hinzugefügt von: Timo

Who Is a Data Engineer - How to Become a Data Engineer

It seems like these days everybody wants to be a Data Scientist. But what about Data Engineering? In its heart, it is a hybrid of sorts between a data analyst and a data scientist; Data Engineer is typically in charge of managing data workflows, pipelines, and ETL processes. In view of these important functions, it is the next hottest buzzword nowadays that is actively gaining momentum.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Noel

Getting Started With Machine Learning

The goal of machine learning is to find patterns in data and use those patterns to make predictions. It can also give us a framework to discuss machine learning problems and solutions — as you’ll see in this article.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Ole

Does my Startup Data Team Need a Data Engineer?

I find myself regularly having conversations with analytics leaders who are structuring the role of their team’s data engineers according to an outdated mental model. This mistake can significantly hinder your entire data team, and I’d like to see more companies avoid that outcome.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Lasse

Was macht den Beruf des Data Scientists heute so wertvoll?

Laut Harvard Business Review ist Data Scientist der coolste Job des 21. Jahrhunderts! Aber warum ist dieser Beruf, der Programmierkenntnisse, kundenorientierte Denkweise und überdurchschnittliche Kommunikationsfähigkeiten vereint, so gefragt und was macht ihn eigentlich aus?... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Phil

Warum Daten künftig als Produkt begriffen werden müssen

Immer mehr Geschäftsmodelle basieren auf Daten, Sensorik und Analytik, dennoch tun sich viele Unternehmen schwer beim Umgang mit ihren Daten. Wie Sie ohne eigene "Datenfabrik" Ihre gesamte Wertschöpfungskette digital analysieren können.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Malte

5 must have skills to be a successful data analyst

Data analysts utilise specialised techniques and tools to determine how a business can use data to make better decisions. They’re able to impartially analyse vast amounts of data and communicate the impact of these results and are one of the most in-demand resources in 2019 and beyond.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Malte

6 Must-Have Skills To Become A Skilled Big Data Analyst

Big Data is considered as one of the most trending and emerging technologies. With the increase in data, organisations are adopting these technologies to gain better insights from the data. Big Data analysts help organisations to fulfil their needs by curating valuable insights from raw data. In this article, we list down 6 must-have skills in order to become a skilled Big Data analyst.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Daniel

These Are the Highest Paying Jobs for the Class of 2019

The Class of 2019 is getting ready to enter one hot job market. And grads with a background in slicing and dicing data have an edge. Data scientist was the highest-paying entry-level job last year, according to Glassdoor research. Young adults in this field earned a median annual base salary of $95,000. That’s higher than young Wall Street workers received as investment-banking analysts.... Erwähnte Kategorien: Data Science   | hinzugefügt von: Julian