Data Science

Kapitel 1: Einführung in Data Science

Definition von Data Science Der Data Science Process Ethik und Data Privacy

Kapitel 2: Programmiergrundlagen für Data Science

Python-Grundlagen Einführung in NumPy Data Manipulation mit Pandas

Kapitel 3: Data Acquisition und Cleaning

Datenquellen und -formate Data Cleaning Techniken Bewertung der Data Quality

Kapitel 4: Exploratory Data Analysis (EDA)

Deskriptive Statistik Analyse von Feature Distributions Correlation Analysis

Kapitel 5: Data Visualization

Grundlegende Visualisierungstechniken Advanced Plotting mit Matplotlib und Seaborn Interactiv...

Kapitel 6: Feature Engineering

Feature Selection und Extraction Umgang mit Categorical Variables Scaling und Normalization

Kapitel 7: Grundlagen des Machine Learning

Supervised vs. Unsupervised Learning Model Selection und Evaluation Overfitting und Underfitt...

Kapitel 8: Supervised Learning

Regression Algorithms Classification Algorithms Decision Trees und Random Forests

Kapitel 9: Unsupervised Learning

Cluster Analysis Dimensionality Reduction Anomaly Detection

Kapitel 10: Geographische Analyse

Arbeit mit Geospatial Data Erstellung und Visualisierung von Maps Spatial Statistics

Kapitel 11: Fortgeschrittene Themen

Time Series Analysis Text Analysis und NLP Grundlagen des Deep Learning

Kapitel 12: Data Science in der Praxis

Project Management für Data Science Model Deployment Case Studies und Best Practices