Analyse von Patentdaten mittels Workflows und Big-Data-Technologien

Abstract

Zusammenfassung In diesem Beitrag geht es um das interdisziplinäre Erlernen von Data Science u. a. im Rahmen von Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen mittels interaktiver Lernumgebungen am Beispiel der Analyse großer Datenmengen mit Patentinformationen für neue Nutzergruppen wie z. B. den Informationsspezialisten, welche in der Regel über wenig bis keine Kenntnisse z. B. über Verfahren des maschinellen Lernens verfügen. Mittels einer interaktiven Lernumgebung auf Grundlage von Scientific Workflows und Big-Data-Technologien können dabei neue Methoden des Text und Data Mining (TDM) effizient erlernt und im Rahmen praktischer Anwendungsfälle erprobt werden.