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

Python-Grundlagen Einführung in NumPy Data Manipulation mit Pandas

Datenquellen und -formate Data Cleaning Techniken Bewertung der Data Quality

Deskriptive Statistik Analyse von Feature Distributions Correlation Analysis

Grundlegende Visualisierungstechniken Advanced Plotting mit Matplotlib und Seaborn Interactive Visualizations

Feature Selection und Extraction Umgang mit Categorical Variables Scaling und Normalization

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

Regression Algorithms Classification Algorithms Decision Trees und Random Forests

Cluster Analysis Dimensionality Reduction Anomaly Detection

Arbeit mit Geospatial Data Erstellung und Visualisierung von Maps Spatial Statistics

Time Series Analysis Text Analysis und NLP Grundlagen des Deep Learning

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