Applied Magic: Data Science Lösungen im täglichen Einsatz

After Work Event #mayatoTalksData in Berlin trifft den Puls der Zeit

Konkretes Projektvorgehen und Best Practices in Data Science Projekten standen beim mayato After Work Event in Berlin im Mittelpunkt. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, referierte über Data Science Lösungen im täglichen Einsatz. Schon bei den ersten beiden #mayatoTalksData Veranstaltungen in München und Frankfurt zeigte sich das große Interesse der Unternehmen an den Themen Künstliche Intelligenz und Data Science. In Berlin setzte sich dies fort und zahlreiche Interessenten nutzten die Gelegenheit, um mit den mayato Data Scientists ins Gespräch zu kommen.

Neben dem klassischen Data Science Anwendungsfall Predictive Maintenance schilderte die Expertin die Anwendung von Data Science für die Optimierung von Werbekampagnen: Aufgrund der Reaktionen auf vorangegangene Kampagnen lassen sich durch maschinelles Lernen Unterschiede in den Charakteristika zwischen Reagierern und Nicht-Reagierern erkennen und daraus Muster ableiten. Zukünftige Mailingaktionen können damit zielgerichteter versendet werden.

Vielversprechend sind auch die Erfolge von Data Science Lösungen zur Aufdeckung von Anomalien in Rechenzentren oder die Entwicklung von Recommender Systemen im Online Handel. Entscheidend für Caroline Kleist ist es, dass Data Science Projekte nicht aufgrund ihrer Neuartigkeit in reine Forschungsprojekte abgleiten, sondern der Fokus gefunden, kommuniziert und beibehalten wird. Wie dies z.B. durch die Erarbeitung einer Analytical Roadmap gelingen kann, zeigte sie an den konkreten mayato Projekten auf. Zahlreiche Fragen der Teilnehmer konnten anschließend in einer angeregten Diskussionsrunde beantwortet werden. Mehr zu #mayatoTalksData Berlin erfahren Sie unter https://www.mayato.com/datatalk3/
mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com.
mayato GmbH
Katja Petillon
Friedrichstraße 121
10117 Berlin
+49 170 459 5297

www.mayato.com

Pressekontakt:
claro! text und pr
Dagmar Ecker
Allmannspforte 5
68649 Gross-Rohrheim
de@claro-pr.de
06245/906792
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Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!

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Konkretes Projektvorgehen und Best Practices in Data Science Projekten standen beim mayato After Work Event in Berlin im Mittelpunkt. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, referierte über Data Science Lösungen im täglichen Einsatz. Schon bei den ersten beiden #mayatoTalksData Veranstaltungen in München und Frankfurt zeigte sich das große Interesse der Unternehmen an den Themen Künstliche Intelligenz und Data Science. In Berlin setzte sich dies fort und zahlreiche Interessenten nutzten die Gelegenheit, um mit den mayato Data Scientists ins Gespräch zu kommen.

Neben dem klassischen Data Science Anwendungsfall Predictive Maintenance schilderte die Expertin die Anwendung von Data Science für die Optimierung von Werbekampagnen: Aufgrund der Reaktionen auf vorangegangene Kampagnen lassen sich durch maschinelles Lernen Unterschiede in den Charakteristika zwischen Reagierern und Nicht-Reagierern erkennen und daraus Muster ableiten. Zukünftige Mailingaktionen können damit zielgerichteter versendet werden.

Vielversprechend sind auch die Erfolge von Data Science Lösungen zur Aufdeckung von Anomalien in Rechenzentren oder die Entwicklung von Recommender Systemen im Online Handel. Entscheidend für Caroline Kleist ist es, dass Data Science Projekte nicht aufgrund ihrer Neuartigkeit in reine Forschungsprojekte abgleiten, sondern der Fokus gefunden, kommuniziert und beibehalten wird. Wie dies z.B. durch die Erarbeitung einer Analytical Roadmap gelingen kann, zeigte sie an den konkreten mayato Projekten auf. Zahlreiche Fragen der Teilnehmer konnten anschließend in einer angeregten Diskussionsrunde beantwortet werden. Mehr zu #mayatoTalksData Berlin erfahren Sie unter https://www.mayato.com/datatalk3/
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