Kategorie: Data Science

Leistung und Interpretierbarkeit: Ein notwendiger Kompromiss? In den letzten zehn Jahren haben sich immer mehr Unternehmen der digitalen Transformation verschrieben und Methoden der künstlichen Intelligenz

Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers benötigen selbstverständlich Daten, um ihre Arbeit zu erledigen. Die Verwaltung von Datenbanken ist daher der Grundstein für jede

Der Load Balancer ist ein wichtiges Tool, das den reibungslosen Betrieb vieler digitaler Dienste sicherstellt. Seine Aufgabe ist es, die eingehenden Anfragen auf mehrere Server

Q-learning: Reinforcement Learning ist eine Methode des Machine Learning, mit der komplexe Aufgaben selbstständig gelöst werden können. Erst kürzlich machte diese Algorithmusfamilie im E-Sport von

Neuronale Netze sind in der Welt der Daten mittlerweile allgegenwärtig, aber wenn es ein innovatives Konzept gibt, das in den letzten Jahren aufgekommen ist, dann

Die Sentiment Analyse ist eine Technik, die sich mit den sozialen Netzwerken stark entwickelt hat, in denen die Nutzer die Möglichkeit haben, sich massiv auszudrücken

XGBoost steht für eXtreme Gradient Boosting. Wie der Name schon sagt, ist es ein Gradient Boosting-Algorithmus. Er ist in C++ programmiert und in fast allen

Das war’s! Der Datensatz ist bereinigt! Es gibt keine fehlenden Werte mehr, die Modellierungsentscheidungen wurden getroffen! Wir haben einige Variablen beibehalten und andere entfernt. Jetzt

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Die „Staging Area“ ist ein wichtiger Schritt im ETL-Prozess (Extract, Transform, Load), bei dem Daten aus heterogenen Datenquellen extrahiert, umgewandelt, für die Analyse vorbereitet und

Der SELECT-Befehl ist zwar einer der am häufigsten verwendeten Befehle, um Daten aus einer Tabelle zu lesen, aber er hat einige Schwächen, wenn er allein

Relationale Datenbanken enthalten Tausende und Abertausende von Zeilen. Um die Verarbeitung zu vereinfachen, ist es wichtig, die verschiedenen Datensätze in einer Tabelle klar und effizient