Statistik

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 leicht gemacht Data Science klingt oft komplex. Doch der Kern ist einfach: Daten sammeln, Muster erkennen und daraus Entscheidungen ableiten. Wer die Schritte kennt, kommt gut voran, auch ohne tiefes Vorwissen. Schritte, klar erklärt: Ziel definieren: Welche Frage soll beantwortet werden? Daten sammeln: Welche Informationen existieren? Daten vorbereiten: Fehltwerte klären, Werte normieren, Kategorien kodieren Modelle auswählen: Mit einfachen Modellen beginnen, z. B. logistische Regression oder Entscheidungsbaum Ergebnisse prüfen: Metriken auswählen (Genauigkeit, ROC-AUC), Basismodell vergleichen Ergebnisse kommunizieren: Eine kurze Story, was wichtig ist und welche Grenzen bestehen Praxis-Beispiel: Ein Online-Shop möchte vorhersagen, ob eine Bestellung aufgegeben wird. Merkmale: Alter, frühere Käufe, Tageszeit, Geräteart. Daten werden in Training und Test geteilt. Erstes Modell: logistische Regression. Erwartung: Die Genauigkeit liegt oft zwischen 70 und 80 Prozent, je nach Datenqualität. Visualisierung hilft hier: Verteilungen der Merkmale oder eine grobe ROC-Kurve. Wichtig ist, Ergebnisse verständlich zu erklären, auch Nicht-Experten folgen der Logik. ...

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. ...