Die Datenwissenschaft entwickelt sich von der Forschung und Entwicklung zu Produkten – sowohl online als auch offline. Die Verwaltung von Datenprodukten erfordert eine Weiterentwicklung sowohl der traditionellen Software- als auch der Hardware-Entwicklung.<\/p>\n\n\n\n
Einf\u00fchrung in die zweiteilige Serie:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Teil 1: Das Management des Data Science Products<\/a> – ein Interview mit Anna Hannemann, PhD<\/strong>. Dr. Anna Hannemann<\/a> von Metro.digital erz\u00e4hlt, was sie gelernt hat: Aufbauend auf der Softwareentwicklung, Verwaltung von Data-Science-Produkten von Anfang bis Ende und funktions\u00fcbergreifendes Arbeiten, um gesch\u00e4ftliche Auswirkungen zu erzielen. Sie spricht auch \u00fcber die Zukunft von Data-Science-Teams und dar\u00fcber, worauf Unternehmen beim Aufbau von Data-Science-Product Management Kompetenzen achten sollten.<\/p>\n\n\n\n Teil 2: Produktlebenszyklusmanagement in der \u00c4ra der intelligenten Ger\u00e4te<\/a> – ein Interview mit Eric JoAchim Liese<\/strong>. Eric JoAchim Liese <\/a>von BSH spricht dar\u00fcber, wie traditionelle Hardware-Hersteller den Wandel des Produktlebenszyklus-Managements im Zeitalter intelligenter Ger\u00e4te meistern k\u00f6nnen. Er spricht auch \u00fcber Edge Computing, Ger\u00e4teautonomie und Innovationen, die den Weg f\u00fcr eine bessere Mensch-Maschine-Interaktion ebnen.<\/p>\n\n\n\n Lernen Sie von den Experten und setzen Sie deren Erkenntnisse in Ihrem Kontext um.<\/strong><\/p>\n\n\n\n In diesen Interviews werden bew\u00e4hrte Verfahren sowie die organisatorischen und kulturellen Anforderungen er\u00f6rtert, die f\u00fcr die Erstellung und Verwaltung hervorragender Datenprodukte erforderlich sind.<\/p>\n\n\n\n Die Interviews werfen einen Blick unter die Haube der Technologie und gehen der Frage nach, wie sich neue Technologien auf dem Markt wie No- und Low-Code-Tools auf Data-Science-Teams auswirken. Edge Computing, Ger\u00e4teautonomie und die Entwicklung von Algorithmen sowie die erforderliche Hardware, um die zunehmende Komplexit\u00e4t von Algorithmen auf wirtschaftliche und handhabbare Weise zu bew\u00e4ltigen, sind weitere Themen, die in den Interviews angesprochen werden.<\/p>\n\n\n\n Verwandter Inhalt<\/strong><\/p>\n\n\n\n The prevelance of AI and the importance of engaging in dialogue<\/a><\/p>\n\n\n\n Beyond AI, the realities of operationalizing AI – A podcast interview with Elizabeth Press<\/a><\/p>\n\n\n\n Why the public needs to know more about AI – An interview with Varsh Anilkumar<\/a><\/p>\n\n\n\n