Dein Data Science Blog
Ob Studium, Bootcamp, Jobs oder Gehalt – In diesem Blog findest du alles über Data Science, von Data Analytics bis zu den neuesten Trends in Künstlicher Intelligenz und ChatGPT, um dein Wissen zu vertiefen.
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Supervised Learning vs. Unsupervised Learning
Supervised Learning und Unsupervised Learning sind die Grundlagen moderner KI. Erfahren Sie, wie überwachte Algorithmen präzise Vorhersagen treffen und unüberwachte Algorithmen Muster in Daten erkennen. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze und reduziert den Beschriftungsaufwand.
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Business Intelligence vs. Business Analytics
Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) sind unverzichtbare Werkzeuge für datenbasierte Entscheidungen. Während BI Daten sammelt, analysiert und visualisiert, nutzt BA statistische Methoden, um Trends vorherzusagen und Geschäftsstrategien zu optimieren. Moderne BI-Tools wie Tableau oder Power BI unterstützen Unternehmen dabei, Effizienz und Wachstum zu steigern.
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Feature Engineering: Daten in Wert verwandeln
Feature Engineering ist der Schlüssel zu besseren Machine-Learning-Modellen. Wie funktioniert Feature Engineering genau? Wie kann man aus Rohdaten wertvolle Features erstellen? Außerdem erfährst du, wie man die Daten transformiert und die wichtigsten Variablen für bessere Vorhersagen auswählt.
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PCA & Co: Techiken zur Dimensionality Reduction
Warum spielt die Hauptkomponentenanalyse (PCA) eine wichtige Rolle zur Reduktion der Dimensionalität von Daten? Wie funktioniert die PCA? Und warum kann es überhaupt wichtig sein, die Dimensionalität zu reduzieren?
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Clustering in der Datenanalyse
Clustering ist eine zentrale Methode der Datenanalyse, mit der Muster und Gruppierungen in Daten aufgedeckt werden können. Was ist Clustering? Und wie werden Algorithmen wie K-Means und DBSCAN in der Praxis eingesetzt?
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Aktien Tesla & Bayer: Data Science revolutioniert die Aktienanalyse
Data Science verändert die Aktienanalyse grundlegend: Von KI-gestützten Vorhersagen für die Aktien wie Tesla bis hin zur Analyse regulatorischer Einflüsse auf die Bayer-Aktie. Datengetriebene Ansätze können Anlegern helfen, Chancen im Aktienmarkt zu erkennen und Risiken beim Anlegen zu minimieren.