06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Data Engineering ist ein Teilbereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung, dem Design, der Implementierung und dem Betrieb von Datenbanken, Systemen und Anwendungen zur Datenverarbeitung befasst. Es umfasst die Verwendung von Technologien wie Datenbanken, Datenbankabfragen, Datenbankadministration, Datenanalyse, Data Warehousing, Data Mining, Business Intelligence und Big Data. Es ist ein sehr wichtiger Bestandteil der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Datenaufbereitung ist ein Prozess, bei dem Daten für verschiedene Zwecke aufbereitet werden. Dabei werden die Daten sortiert, strukturiert, analysiert und aufbereitet, um sie für bestimmte Anwendungen nutzbar zu machen. Dies kann durch verschiedene Verfahren wie Datenbanken, Datenaggregation, Datenmanipulation, Datenanalyse und Datenvisualisierung erreicht werden. Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Teil des Data-Warehouse-Designs und der Datenbankmanagementtechnologien.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Datenanalysemethoden sind Techniken, die zur Untersuchung und Auswertung von Daten verwendet werden, um Trends, Muster und andere nützliche Informationen zu identifizieren. Einige der häufigsten Datenanalysemethoden sind Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, maschinelles Lernen, Hypothesentests und Kausalanalyse.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Die Varianzanalyse ist ein Verfahren der statistischen Datenanalyse, das verwendet wird, um die Unterschiede zwischen zwei oder mehr Gruppen zu untersuchen. Es wird häufig verwendet, um herauszufinden, wie viel Einfluss jede Variable auf eine bestimmte Messgröße hat. Die Varianzanalyse kann auch verwendet werden, um die Stärke der Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu bewerten.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Markov-Ketten sind ein mathematischer Ansatz, der verwendet wird, um zufälliges Verhalten zu modellieren. Sie werden häufig verwendet, um zufällige Prozesse zu simulieren, die nicht nur auf der aktuellen Situation basieren, sondern auch auf früheren Ereignissen. Sie nutzen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich bestimmte Ereignisse sind. Diese Technik wird häufig in Bereichen wie Naturwissenschaften, Finanzwesen, Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse verwendet.