Grundlegende Methoden der Data Science
- In diesem Beitrag werden grundlegende Aspekte und Methoden der Data Science erläutert. Nach dem Vorgehensmodell CRISP-DM sind in den Phasen Data Unterstanding und Data Preparation vor allem Verfahren der Datenselektion, Datenvorverarbeitung und der explorativen Datenanalyse anzuwenden. Beim Modeling, der Hauptaufgabe der Data Science, kann man überwachte und unüberwachte Methoden sowieIn diesem Beitrag werden grundlegende Aspekte und Methoden der Data Science erläutert. Nach dem Vorgehensmodell CRISP-DM sind in den Phasen Data Unterstanding und Data Preparation vor allem Verfahren der Datenselektion, Datenvorverarbeitung und der explorativen Datenanalyse anzuwenden. Beim Modeling, der Hauptaufgabe der Data Science, kann man überwachte und unüberwachte Methoden sowie Reinforcement Learning unterscheiden. Auf die Evaluation der Güte eines Modells anhand von Qualitätsmaßen wird anschließend eingegangen. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf weitere Themen wie Cognitive Computing.…
Document Type: | Part of a Book |
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Zitierlink: | https://opus.hs-offenburg.de/3909 | Bibliografische Angaben |
Title (German): | Grundlegende Methoden der Data Science |
Author: | Stephan TrahaschStaff MemberORCiDGND, Carsten Felden |
Edition: | 1. |
Year of Publication: | 2019 |
Place of publication: | Heidelberg |
Publisher: | dpunkt.verlag GmbH |
First Page: | 65 |
Last Page: | 100 |
Parent Title (German): | Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen |
Editor: | Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden |
ISBN: | 978-3-86490-610-7 (Print) |
ISBN: | 978-3-96088-584-9 (PDF) |
ISBN: | 978-3-96088-585-6 (ePub) |
ISBN: | 978-3-96088-586-3 (Mobi) |
Language: | German | Inhaltliche Informationen |
Institutes: | Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) |
Forschung / IMLA - Institute for Machine Learning and Analytics | |
Institutes: | Bibliografie |
DDC classes: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft |
GND Keyword: | Data Science; Machine Learning | Formale Angaben |
Licence (German): | Urheberrechtlich geschützt |