Einführung in Data Science
Completion requirements
Data Science ist ein Bereich, der sich darauf konzentriert, mithilfe verschiedener Techniken und Methoden wertvolle Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Dazu gehört das Sammeln, Bereinigen, Organisieren, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen, um Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken. Der Data-Science-Prozess umfasst in der Regel mehrere Schritte.
- Datenerfassung: Sammeln relevanter und zuverlässiger Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Sensoren und Online-Plattformen.
- Datenbereinigung und -aufbereitung: Sicherstellung der Datenqualität durch Entfernen von Fehlern, Duplikaten und Inkonsistenzen sowie Umwandlung der Daten in ein für die Analyse geeignetes Format.
- Datenexploration und -analyse: Anwendung von statistischen Verfahren, Datenvisualisierung und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster, Beziehungen und Trends in den Daten aufzudecken.
- Modellbildung und -bewertung: Entwicklung von Vorhersagemodellen oder Algorithmen auf der Grundlage der Daten und Bewertung ihrer Leistung anhand relevanter Metriken und Kriterien.
- Kommunikation und Visualisierung: Präsentation der Ergebnisse und Erkenntnisse in klarer und verständlicher Form durch Visualisierungen, Berichte und Präsentationen.
- Implementierung und Iteration: Umsetzung der datengesteuerten Lösungen oder Empfehlungen in die Praxis und kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung der Modelle oder Algorithmen auf der Grundlage neuer Daten und Rückmeldungen.
Durch diesen iterativem Prozess ermöglicht es Data Science Unternehmen und Einzelpersonen, fundierte Entscheidungen zu treffen, komplexe Probleme zu lösen und wertvolle Erkenntnisse aus der riesigen Menge der heute verfügbaren Daten zu gewinnen.
Weitere Informationen: https://www.ibm.com/topics/data-science
Last modified: Tuesday, 24 October 2023, 10:43 AM