Kategorie: Data Science

In der heutigen digitalen Welt werden täglich enorme Mengen an Daten erzeugt. Von Social-Media-Aktivitäten über Online-Shopping bis hin zu Sensoren in der Industrie – überall entstehen Daten, die wertvolle Informationen enthalten. Doch nur die wenigsten wissen, wie man diese Rohdaten in nutzbares Wissen verwandeln kann. Genau hier setzt Data Science an. Definition von Data Science…

In der heutigen digitalen Welt ist Datenproduktion allgegenwärtig. Jede Interaktion im Internet, jede Transaktion im Supermarkt und jeder Sensor in der Industrie erzeugt Daten. Allein die Tatsache, dass täglich mehrere Exabytes an Daten weltweit erzeugt werden, verdeutlicht: Wer diese Informationen intelligent nutzt, kann enorme Vorteile erzielen. Genau hier zeigt sich die Relevanz von Data Science.…

Data Science ist kein theoretisches Konzept – es wird in nahezu allen Branchen eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu verbessern. In diesem Teil werfen wir einen detaillierten Blick auf die wichtigsten Anwendungsbereiche und konkrete Praxisbeispiele. 1. Marketing: Kundensegmentierung und Kampagnenanalyse Marketing ist eines der prominentesten Einsatzfelder von Data Science.…

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Statistik, Machine Learning und Programmierung vereint. Damit all diese Methoden effizient angewendet werden können, benötigen Data Scientists die richtigen Tools. Unter allen verfügbaren Programmiersprachen hat sich Python als der Standard für Data Science etabliert. In diesem Teil betrachten wir, warum Python so beliebt ist, welche Bibliotheken besonders wichtig…

Data Science ist nicht nur Theorie – der Erfolg hängt stark davon ab, wie systematisch und strukturiert ein Projekt durchgeführt wird. Der Data-Science-Workflow beschreibt die typischen Schritte, die ein Projekt durchläuft: Von der Datensammlung über Analyse und Modellbau bis hin zur Implementierung der Ergebnisse. In diesem Teil zeigen wir Schritt für Schritt, wie ein Data-Science-Projekt…

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science – und das aus gutem Grund: Sie ist einfach zu lernen, vielseitig und leistungsstark. In diesem Teil der Serie zeigen wir, wie man Python installiert, welche Tools und Umgebungen sinnvoll sind und wie du deine erste Python-Umgebung startklar machst. Warum Python für Data Science? Python ist…

Bevor du mit Data Science richtig durchstartest, ist es wichtig, die Grundbausteine von Python, die sogenannten Datentypen, zu verstehen. In Python gibt es verschiedene Datentypen, die unterschiedliche Arten von Daten repräsentieren. Die vier wichtigsten Typen sind: int, float, str und bool. 1. Ganze Zahlen: int Der Datentyp int steht für ganze Zahlen, also Zahlen ohne…

Nachdem wir die grundlegenden Datentypen wie int, float, str und bool kennengelernt haben, ist der nächste Schritt, Datenstrukturen zu verstehen, die mehrere Werte speichern können. In Python sind das Listen, Tupel, Sets und Dictionaries – unverzichtbar für die Arbeit mit Data Science, da sie es ermöglichen, Daten zu organisieren, zu filtern und effizient zu verarbeiten.…

Nachdem wir grundlegende Datentypen und Datenstrukturen kennengelernt haben, ist der nächste Schritt, Kontrollstrukturen in Python zu verstehen. Bedingungen und Schleifen ermöglichen es, Entscheidungen zu treffen und wiederholte Aufgaben effizient zu erledigen – unverzichtbar in Data Science. 1. Bedingungen: if, elif, else Bedingungen werden verwendet, um Code nur auszuführen, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Mehrere…

In Python sind Funktionen ein zentrales Werkzeug, um Code zu strukturieren, wiederzuverwenden und lesbar zu machen. Lambda-Ausdrücke sind eine spezielle Form von Funktionen, die besonders kurze, anonyme Funktionen ermöglichen. In Data Science helfen beide, Berechnungen effizient durchzuführen und Daten zu transformieren. 1. Was ist eine Funktion? Eine Funktion ist ein Codeblock, der eine bestimmte Aufgabe…