Datenaufbereitung

Data Science leicht gemacht: Grundlagen und Anwendungen Data Science verbindet Mathematik, Statistik, Programmierung und Domänenwissen, um aus Daten sinnvolle Antworten zu gewinnen. Es geht darum, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen in Unternehmen oder im Alltag besser zu unterstützen. Im Alltag arbeitet man oft in einfachen, wiederholbaren Schritten: Daten verstehen, sauber vorbereiten, Modelle einsetzen und Ergebnisse verständlich kommunizieren. Wichtige Konzepte sind Datenqualität, Reproduzierbarkeit und leicht erklärbare Modelle. Grundlagen Die wichtigsten Bausteine im Überblick: ...

Data Science für Einsteiger Data Science mischt Statistik, Programmierung und Domänenwissen, um aus Daten klare Fragen zu beantworten. Für Einsteiger bedeutet das: Man lernt Werkzeuge und Muster, die dir helfen, Fragen systematisch zu beantworten. Was ist Data Science? Data Science ist kein Geheimrezept, sondern ein Arbeitsprozess. Es geht darum, Daten zu verstehen, Modelle zu prüfen und die Ergebnisse verständlich zu kommunizieren. Am Ende steht oft eine Entscheidung oder eine kleine Insight, die handlungsrelevant ist. ...