Data Science Basics

Thematische Einführung Data Science 

• Woher kommt Data Science?
• Der Data-Science-Prozess.
• Daten und Stichproben.
• Datentypen.
• Abgrenzung zu Big Data.

Grundlagen der KNIME Analytics Platform.

• Funktionsweisen des GUI und Node Handling.
• Import gängiger Fileformate.

Konzepte und Prozesse der Datenbearbeitung

• Zusammenführung mehrerer Datenquellen.
• Explorative Datenanalyse.
• Datenbereinigung.
• Reorganisation des Datensatzes.
• Metriken der deskriptiven Statistiken.

Modelle

• Umgang mit Daten: Was muss beachtet werden?
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen.
• Regressionen, Klassifizierung, Vorhersagen, Clustering.
• Overfitting, Data Leakage etc.
• Modellanwendung.

Export der Ergebnisse in verschiedene Formate

• Bereitstellung von Daten für andere Tools.

Einführung in Datenvisualisierung und Reporting mit Tableau

• Überblick über die Graphentypen.
• Datenvorbereitung.
• Aufbau von Detailebenen.
• Filtern und Quick Info.
• Erstellung von Dashboards.