- Überblick über Data Science und die Rolle von Clustering bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten
- Einführung in Python zur Umsetzung zentraler Data Science-Techniken wie Clustering und Zeitreihenanalyse
- Verständnis der Bedeutung des maschinellen Lernens für die Verarbeitung von Zeitreihendaten in Data Science Projekten
- Einrichtung von Python-Umgebungen mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas und Statsmodels für Data Science Workflows
Clustering-Techniken in der Datenwissenschaft
- Einführung in Clustering-Algorithmen wie K-Means und DBSCAN zur Gruppierung unstrukturierter Daten
- Praktische Anwendung von Clustering in Data Science Projekten zur Mustererkennung und Segmentierung
- Nutzung von Clustering für Kundenanalyse, Anomalieerkennung und Marktsegmentierung im Rahmen von Data Science Strategien
- Bewertung der Clustering-Leistung mit gängigen Data Science-Metriken wie Silhouetten-Score
Zeitreihenprognose mit Python
- Einführung in Zeitreihenanalyse als Schlüsselbereich in der Data Science zur Vorhersage von Trends
- Techniken wie ARIMA und exponentielle Glättung für zeitabhängige Datenmodellierung
- Verwendung von Statsmodels und Prophet zur Entwicklung prädiktiver Modelle in Data Science Anwendungen
- Interpretation saisonaler und zyklischer Muster für verbesserte Vorhersagen im Data Science Kontext
Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
- Überblick über NLP als Teilbereich der modernen Data Science zur Analyse menschlicher Sprachdaten
- Textklassifikation, Sentimentanalyse und Themenmodellierung mit Python für Data Science Use Cases
- Einsatz von NLTK, spaCy und Transformers zur Verarbeitung großer Textdatensätze
- Praxisprojekt: Anwendung von NLP in realen Data Science-Szenarien wie Kundenfeedback-Analyse
Der Kurs verknüpft Data Science Methoden mit Data Science Strategien, indem Clustering, Zeitreihenanalyse und NLP mit Python, Scikit-Learn, Pandas, Statsmodels und Prophet in Data Science Workflows umgesetzt werden.