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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. Dimensionalitätsreduktion
20. Regression
21. Neuronale Netze

Evaluation

22. Evaluierung und Interpretation

Deployment

23. Deployment

Abschluss

24. Abschluss
25. Literatur

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

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