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Strukturierte Daten sind Daten, die in einer klar definierten und organisierten Form vorliegen. Sie werden oft in Datenbanken oder Tabellen gespeichert und folgen einem bestimmten Schema oder einer definierten Struktur. Die Struktur der Daten umfasst typischerweise die Definition von Spaltennamen, Datentypen und anderen Metadaten.
Ein typisches Beispiel für strukturierte Daten sind Tabellen in einer relationalen Datenbank. Jeder Eintrag in der Tabelle repräsentiert eine Instanz eines Datensatzes, während jede Spalte den Namen und Datentyp der zugrunde liegenden Daten repräsentiert. Daten in diesem Format sind einfach zu verarbeiten, zu analysieren und abzufragen, da sie klare Beziehungen und Metadaten haben.
Strukturierte Daten sind in der Regel einfacher zu verarbeiten als unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten, da sie in einer klaren, vorgegebenen Struktur vorliegen. Sie eignen sich für die Verwendung in traditionellen relationalen Datenbanken und können leicht in Geschäftsanwendungen und Berichtssysteme integriert werden.
Unstrukturierte Daten sind Daten, die keine explizite Struktur aufweisen und in ihrer Rohform vorliegen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in klar definierten Tabellen und Spalten organisiert sind, haben unstrukturierte Daten keine einheitliche Struktur oder Formatierung. Sie können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie z.B. Textdokumenten, Bildern, Videos, Audiodateien, Social-Media-Beiträgen, E-Mails und Webseiten.
Unstrukturierte Daten sind oft schwer zu analysieren, da sie keine klare Struktur oder Metadaten haben, die für die Interpretation der Daten verwendet werden können. Die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten erfordert oft komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und relevante Informationen zu extrahieren.
Trotz der Schwierigkeiten bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten, können sie wertvolle Einblicke in Verbraucherverhalten, Markttrends, soziale Interaktionen und andere Bereiche liefern. Daher spielen sie eine wichtige Rolle in der Datenanalyse und -verarbeitung, insbesondere im Bereich des Big Data.
Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) ist ein Softwaresystem, das zum Verwalten von Daten verwendet wird. Es basiert auf dem relationalen Datenmodell, das von Edgar Codd in den 1970er Jahren entwickelt wurde. In einem RDBMS werden Daten in Tabellen organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Jede Tabelle hat eine eindeutige Identifikation, und Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen können durch Verknüpfungen auf der Grundlage von Schlüsseln hergestellt werden.
Ein RDBMS bietet eine standardisierte Sprache, SQL (Structured Query Language), um Daten aus den Tabellen abzufragen, zu ändern oder zu löschen. SQL ermöglicht auch die Definition von Beziehungen zwischen den Tabellen, die Festlegung von Zugriffsrechten und die Durchführung von Transaktionen, um Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten.
Ein RDBMS ist sehr skalierbar und kann Daten effizient speichern, abrufen und bearbeiten. Es wird in vielen Anwendungen und Branchen eingesetzt, darunter Banken, Einzelhandel, Versicherungen, Gesundheitswesen und öffentliche Verwaltung. Einige der bekanntesten RDBMS-Systeme sind Oracle, MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server.
Scikit-Learn ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen und Werkzeugen für die Datenanalyse und maschinelle Lernmodelle, einschließlich Supervised und Unsupervised Learning, Dimensionalitätreduktion und Modellselektion.
Scikit-Learn bietet eine einfach zu bedienende API, die es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernmodelle schnell und einfach zu erstellen und zu trainieren. Es ist auch eng mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Pandas verbunden und bietet eine Vielzahl von Tools zur Datenmanipulation, Visualisierung und Vorverarbeitung.
Zu den unterstützten Algorithmen in Scikit-Learn gehören lineare und logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, k-nearest Neighbor, Naive Bayes und Support Vector Machine (SVM). Es bietet auch Funktionen zur Modellvalidierung und -optimierung, einschließlich Kreuzvalidierung, Raster- und Randomized-Search und Pipelines.
Scikit-Learn wird häufig in der Wissenschaft, Industrie und akademischen Forschung eingesetzt und ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python.
TensorFlow ist ein Open-Source-Softwarebibliothek, die von Google entwickelt wurde und zur Erstellung und Berechnung von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. Es bietet eine umfassende Sammlung von Werkzeugen, Bibliotheken und Ressourcen, die es Entwicklern und Forschern ermöglichen, effizient Deep-Learning-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und zu evaluieren.
TensorFlow basiert auf einem grafenbasierten Berechnungsmodell, bei dem die Berechnungen als Graphen dargestellt werden, in denen die Knoten Operationen und die Kanten Daten sind. Diese Architektur ermöglicht eine effiziente Ausführung von Deep-Learning-Modellen auf GPUs und anderen Beschleunigern. TensorFlow unterstützt auch die Berechnung auf verteilten Systemen, um die Leistung von Modellen zu optimieren.
TensorFlow ist in Python und C++ geschrieben und bietet eine Vielzahl von APIs für diese Sprachen sowie für andere Sprachen wie Java und Go. Es ist auch nahtlos in andere Tools und Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Matplotlib integriert, um die Verarbeitung und Visualisierung von Daten zu erleichtern.
TensorFlow wird häufig in Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung, Natural Language Processing und vielen anderen Bereichen des maschinellen Lernens eingesetzt. Es ist eine der am weitesten verbreiteten Deep-Learning-Plattformen und wird von einer breiten Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern genutzt.