Grundlagen der Datenwissenschaft

Datenbasierte Entscheidungsfindung ist das Herzstück moderner Industrien. Der Einstieg in die Datenwissenschaft kann jedoch aufgrund der Mischung aus Mathematik, Programmierung und Analyse zunächst überwältigend wirken. Dieser Kurs vermittelt Ihnen diese komplexen Konzepte in klaren, verständlichen Begriffen und legt so ein solides Fundament für Ihre Fähigkeiten. Sie entwickeln sich vom absoluten Anfänger zum versierten Datenexperten, der in der Lage ist, unstrukturierte Datensätze zu bereinigen, explorative Datenanalysen durchzuführen und Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren. Dabei lernen Sie außerdem, wie Sie Ihre Datenpipelines mit modernen Python-Methoden strukturieren und wie sich die Datenwissenschaft in die heutige KI-getriebene Technologielandschaft einfügt. Was Sie lernen werden: - Die mathematischen und statistischen Grundlagen der Datenanalyse verstehen - Rohdaten mithilfe moderner Python-Bibliotheken und Dataframe-Strukturen bereinigen und bearbeiten - Explorative Datenanalyse durchführen, um Trends, Muster und Anomalien zu erkennen Grundlegende Machine-Learning-Modelle für Klassifizierung und Regression entwickeln und evaluieren - Moderne Programmierpraktiken, einschließlich Typannotationen und strukturierter Pipelines, für sauberere Daten-Workflows anwenden - Moderne Datenkonzepte kennenlernen, darunter eine Einführung in Vektordatenbanken und Machine-Learning-Operationen (MLOps) Der Kurs beginnt mit grundlegender Terminologie und statistischen Grundlagen, bevor er Schritt für Schritt in die Datenmanipulation, explorative Analyse und praktische Machine-Learning-Workflows einführt. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in Data Science, die eine strukturierte, textbasierte Einführung in das Gebiet wünschen. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Daten und entdecken Sie das Potenzial datengetriebener Erkenntnisse.