Diese Übung ist Teil des Kurses
Zu Beginn des Kurses werden wir definieren, was Data Science ist. Wir werden uns mit dem Arbeitsablauf in der Data Science befassen und damit, wie Data Science auf reale Probleme angewendet wird. Am Ende des Kapitels erfährst du, wie du dein Datenteam so strukturieren kannst, dass es den Bedürfnissen deines Unternehmens entspricht.
Nachdem wir nun den Arbeitsablauf der Data Science kennen, tauchen wir tiefer in den ersten Schritt ein: das Sammeln und Speichern von Daten. Wir lernen die verschiedenen Datenquellen kennen, aus denen dein Unternehmen schöpfen kann, und wie man die Daten speichert, nachdem sie gesammelt wurden.
In diesem Kapitel besprechen wir, wie du Daten mithilfe von Dashboards untersuchen und visualisieren kannst. Wir besprechen die Elemente eines Dashboards und wie du eine gezielte Anfrage für ein Dashboard stellst. In diesem Kapitel geht es auch um Ad-hoc-Datenabfragen und A/B-Tests, die ein leistungsstarkes Analysewerkzeug sind, das die Entscheidungsfindung erleichtert.
In diesem letzten Kapitel geht es um das heißeste Thema der Datenwissenschaft: maschinelles Lernen! Wir beschäftigen uns mit überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen sowie mit Clustering. Danach werden wir uns speziellen Themen des maschinellen Lernens zuwenden, darunter Zeitreihenvorhersage, natürliche Sprachverarbeitung, Deep Learning und erklärbare KI!
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