Kernkonzepte der Datenmodellierung
- Verstehen Sie die essentielle Rolle der Datenmodellierung in der Welt der Datenwissenschaft
- Lernen Sie die Prinzipien kennen, die zur Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse in der Datenanalyse beitragen
- Einblick in unterschiedliche Modellarten innerhalb der Data Science, wie Regression, Klassifikation und Clustering
Techniken der Datenmodellierung
- Erforschen Sie gängige Techniken wie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume in der Datenwissenschaft
- Erfahren Sie, wie man das passende Modell für verschiedene Datenherausforderungen auswählt
- Praktische Übung mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn zur Implementierung dieser Datenmodelle
Bewertung und Optimierung von Datenmodellen
- Verstehen Sie die Bedeutung der Bewertung von Datenmodellen anhand von Metriken wie Genauigkeit und Präzision
- Entdecken Sie, wie Datenmodelle durch Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Kreuzvalidierung verbessert werden
- Erforschen Sie, wie die Leistungsfähigkeit von Modellen durch Merkmalsauswahl und Regularisierung gesteigert werden kann
Erweiterte Datenmodellierungstechniken
- Tauchen Sie ein in fortgeschrittene Methoden wie Ensemble-Methoden, Support-Vector-Machines und neuronale Netze
- Entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für Deep-Learning-Modelle und deren Einsatzmöglichkeiten in der Datenwissenschaft
- Erkennen Sie die richtigen Anwendungsmöglichkeiten für fortgeschrittene Modelle und die Herausforderungen der Modellkomplexität
Implementierung und Pflege von Datenmodellen
- Erlernen Sie den Einsatz von Datenmodellen in Produktionsumgebungen und deren Integration in Daten-Workflows
- Vertiefen Sie das Verständnis für die Überwachung und Pflege von Datenmodellen nach deren Bereitstellung
- Entdecken Sie Best Practices für die Skalierung von Datenmodellen zur Handhabung großer Datenmengen im Bereich der Data Science