Die Schwierigkeiten bei der “Toolifizierung” der Datenanalyse
Es gibt jede Menge Software wie Splunk, um mit IoT-Daten herumzuspielen, aber um die Fähigkeiten zu erwerben, wirklich etwas daraus zu machen, braucht es Zeit und Erfahrung. Mikio Braun, Postdoc im Bereich Maschinelles Lernen, erklärt. Aus einer Reihe von Gründen glaube ich nicht, dass man die Datenanalyse nicht so einfach “toolifizieren” kann. Meine vier wichtigsten Gründe sind also: • Datenanalyse kann so leicht falsch
liegen• Es ist zu einfach, sich selbst zu belügen, dass sie funktioniert
• Es ist sehr schwer zu sagen, ob es funktionieren könnte, wenn es nicht
funktioniert• Es gibt kein kostenloses Mittagessen Nehmen wir diese eine nach der anderen. Lesen Sie den Rest des Artikels auf Mikios Blog:
