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Data Analytics

Einführung

1. Motivation
2. Übersicht Analytics-Methoden
3. Ablauf eines Analytics-Projekts

Business Understanding

4. Analytics Use Cases
5. Recht und Ethik

Data Understanding und Preparation

6. Übersicht
7. Kurzeinführung in Python
8. NumPy
9. Einführung in pandas
10. Datenexploration
11. Datenbereinigung
12. Datentransformation
13. Feature Engineering
14. Kalenderdaten und Zeitreihen
15. Abschluss

Modeling

16. Modellierung Übersicht
17. Clustering
18. Klassifikation
19. Neuronale Netze
20. Regression

Evaluation

21. Evaluierung und Interpretation

Deployment

22. Deployment

Abschluss

23. Abschluss
24. Literatur

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Abschluss

23. Abschluss#

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24. Literatur

By Ulrike Pado (Kontakt) und Sebastian Speiser (Kontakt)

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