Universität · Informatik · 6. Semester – Abschluss und Bachelorarbeit
Einführung in Data Science: Datenlebenszyklus, Prozessmodelle und Werkzeuge
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Data Science als interdisziplinäres Feld Data Science ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das Methoden aus Statistik, Informatik und domänenspezifischem Fachwissen vereint, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Der Begriff wurde erstmals in den 1960er-Jahren…
Inhaltsübersicht
- Data Science als interdisziplinäres Feld und das CRISP-DM-Prozessmodell
- Der Datenlebenszyklus: Von der Erhebung bis zum Deployment
- Das Python-Ökosystem für Data Science
- Jupyter Notebooks, reproduzierbare Analysen und Datenquellen

📚 Vollständiges Lernmaterial mit 4 Abschnitten, Karteikarten und Quizzen verfügbar nach Anmeldung.
Jetzt kostenlos lernen →Verwandte Themen
- Datenvorverarbeitung: Bereinigung, Transformation und Feature Engineering
- Big Data Grundlagen: Hadoop-Ökosystem, MapReduce und verteilte Dateisysteme
- Apache Spark: Verteilte Datenverarbeitung, DataFrames und Machine Learning Pipelines
- Stream Processing und Echtzeit-Datenverarbeitung: Kafka, Flink und Event-Driven Architecture
- Datenvisualisierung und Dashboards: Prinzipien, Werkzeuge und Storytelling mit Daten
Interaktiv lernen mit Karteikarten & Quizzen
Melde dich an und lerne Data Science und Big-Data-Technologien mit intelligenten Wiederholungen, Quizzen und KI-Lernhilfen. 7 Tage kostenlos.
Kostenlos testen