Die sogenannten “10 Datenirrtümer” beinhalten Fallstricke und Stolperfallen die ihr bei eurer Arbeit mit Daten unbedingt beachten und vermeiden solltest. Mit Beispielen aus der Praxis.
Weiterlesen15 Datenirrtümer, die Du vermeiden solltest – Teil 1
Autor: Armin Geisler
Armin Geisler ist Senior Business Analyst bei SENEC GmbH. Zu seinen Aufgaben gehören die Modellierung und Auswertung großer Datenmengen mithilfe von Algorithmen sowie Aufbau und Pflege von Dashboards. Regelmäßig ist er auf Konferenzen, Roundtables und Meetups anzutreffen.
Can Machine Learning help to forecast COVID-19 infections – Part 2 – Linear Regression
My last article was written about the ability to forecast new Corona infections with the help of Machine Learning. The first article was “setting the scene” by introducing the topic and the framework for the project. This article shall be continuing by presenting the first model – Linear Regression.
WeiterlesenCan Machine Learning help to forecast COVID-19 infections – Part 1
In the last months, it became apparent that the Corona pandemic is influencing the whole world. With the help of data from the Johns Hopkins University, this article tries to answer if a prediction with time series algorithms is possible. This article also describes how to create an end-to-end Data science project, updated regularly and visualized via a dashboard.
WeiterlesenDIGITAL BARCAMP powered by TDWI Young Guns – Session über Externe Datenquellen
In dieser kurzen Serie schreiben die TDWI Young Guns über ihre Sessions im Digital BarCamp am 8. Mai. Mehr zu dieser Veranstaltung erfahrt ihr hier. Wenn ihr Fragen habt, wendet euch gerne direkt an die Autoren.
WeiterlesenData Science, Business Intelligence und Analytics – Beschreibung und Analyse mithilfe von Python
Deutsche Übersetzung eines früheren Artikels. In den letzten Jahren wurde die Datenwelt mit einer neuen Realität konfrontiert. Dieser Artikel hat das Ziel diese neuen Bereiche zu erforschen, zu beschreiben und analysieren.
WeiterlesenClustermap using hierarchical clustering in Python – A powerful chart to display many aspects of data
A so-called “Clustermap” chart serves different purposes and needs. This article has the aim to describe how you can create one, what purposes it serves and we will have a detailed look into the chart. This chart includes a hierarchical clustering which we will investigate as well.
WeiterlesenData Science, Business Intelligence and Analytics – Analyzing differences and similarities with Python – Update: Map added
Within the last years, the data world was confronted with a new reality. This article has the aim to shed more light into these fields by first describing the roles and then analyze the job market in Germany with the help of Python.
Weiterlesen