{"id":135141,"date":"2023-04-25T14:15:58","date_gmt":"2023-04-25T13:15:58","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=135141"},"modified":"2023-10-30T08:38:55","modified_gmt":"2023-10-30T07:38:55","slug":"hello-daniel-was-ist-datennormalisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hello-daniel-was-ist-datennormalisierung","title":{"rendered":"Hallo Daniel, was ist Datennormalisierung?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"135141\" class=\"elementor elementor-135141\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1874e4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f1874e4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b62876 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b62876\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><p>Daniel ist unser technischer Support f\u00fcr die Weiterbildungen bei DataScientest. Er ist der Experte, der sich mit allen Themen der Data Science auskennt und die Lernenden durch ihre Weiterbildungen begleitet. Heute haben wir es geschafft, ein paar Minuten seiner kostbaren Zeit zu nehmen, damit er unsere Fragen rund um die Datenstandardisierung beantworten kann.<\/p>\n<p>Ich: Hallo Daniel! Ich wei\u00df, dass wir Dir diese Frage schon oft gestellt haben, aber ich h\u00f6re st\u00e4ndig von der \u201eDatennormalisierung\u201d. Kannst Du mir helfen, das Konzept in wenigen Worten zu verstehen?<\/p><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d04aa9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7d04aa9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2a5bd2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b2a5bd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #000000;\">Daniel:<\/span><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Tats\u00e4chlich ist die Datennormalisierung im Bereich Data Science ein <\/span><b><span style=\"color: #000000;\">zentrales Konzept<\/span> <span style=\"color: #000000;\">der Datenvorverarbeitung<\/span><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, wenn man an einem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine-Learning<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">-Projekt arbeiten muss.<\/span><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Mit dem Wort \u201eNormalisierung\u201d sind eigentlich zwei Hauptverfahren gemeint: <\/span><b><span style=\"color: #000000;\">Normalisierung<\/span> <span style=\"color: #000000;\">und Standardisierung<\/span><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Im Gro\u00dfen und Ganzen haben beide Verfahren denselben Zweck: numerische Variablen so zu skalieren, dass sie auf einer gemeinsamen Skala vergleichbar sind.<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9e0a9c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c9e0a9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne, Daten zu normalisieren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93c6b13 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"93c6b13\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4525be0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4525be0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie sieht das mathematisch aus?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d9f1726 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d9f1726\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Betrachten wir eine <\/span><strong>numerische Variable<\/strong><span style=\"font-weight: 400\"> mit <\/span><strong>n Beobachtungen<\/strong><span style=\"font-weight: 400\">, die so geschrieben werden kann:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a79265 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8a79265\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"485\" height=\"85\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-24283\" alt=\"Normalisation des donn\u00e9es\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap3.png 485w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap3-300x53.png 300w\" sizes=\"(max-width: 485px) 100vw, 485px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6a9c37 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6a9c37\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Da wir eine <\/span><strong>endliche Anzahl von realen Werten<\/strong><span style=\"font-weight: 400\"> haben, k\u00f6nnen wir verschiedene statistische Informationen extrahieren, darunter: <\/span><strong><span style=\"color: #000000\">Min<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><strong><span style=\"color: #000000\">Max<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><strong><span style=\"color: #000000\">Mittelwert<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400\"> und <\/span><strong>Standardabweichung<\/strong><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0F\u00fcr ein <\/span><strong>Normalisierungsverfahren<\/strong><span style=\"font-weight: 400\"> brauchen wir nur Min und Max.<\/span><\/p><blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">Die Idee dahinter ist, dass wir alle Werte der Variablen zwischen 0 und 1 reduzieren, w\u00e4hrend wir die Abst\u00e4nde zwischen den Werten beibehalten.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Formel lautet einfach wie folgt:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef1194c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ef1194c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"429\" height=\"109\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap1.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-24278\" alt=\"Normalisation des donn\u00e9es\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap1.png 429w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/cap1-300x76.png 300w\" sizes=\"(max-width: 429px) 100vw, 429px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4954f59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4954f59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">Bei der <\/span><\/i><strong><i>Standardisierung<\/i><\/strong><i><span style=\"font-weight: 400\"> ist die Umwandlung feiner als einfach alle Werte zwischen 0 und 1 zu bringen: Der <\/span><\/i><strong><i>Mittelwert <\/i><i>\u03bc wird auf 0 <\/i><\/strong><i><span style=\"font-weight: 400\">gebracht, die <\/span><\/i><strong><i>Standardabweichung \u03c3 auf 1<\/i><\/strong><i><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400\">Auch hier ist es einfach. Wenn man den Mittelwert \u03bc und die Standardabweichung \u03c3 einer gegebenen Variable X = x1 x2 xn zur Verf\u00fcgung hat, wird die standardisierte Variable so geschrieben:\u00a0 \u00a0\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9f0ff8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b9f0ff8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"434\" height=\"122\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/Capture-de\u0301cran-2020-12-30-a\u0300-16.18.58.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-30927\" alt=\"Normalisation des donn\u00e9es\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/Capture-de\u0301cran-2020-12-30-a\u0300-16.18.58.png 434w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/12\/Capture-de\u0301cran-2020-12-30-a\u0300-16.18.58-300x84.png 300w\" sizes=\"(max-width: 434px) 100vw, 434px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1aeb2f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f1aeb2f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f1c150 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f1c150\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Das ist alles toll, aber wozu braucht man Datennormalisierung ?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68e2325 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68e2325\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Datenverarbeitung arbeiten wir sehr oft mit numerischen Daten, und <\/span><strong>diese Daten sind selten in ihrem Rohzustand vergleichbar.<\/strong><\/p><blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Die Arbeit mit unterschiedlich skalierten Daten kann bei der Analyse ein Problem sein, da eine numerische Variable mit einem Wertebereich von 0 bis 10.000 in der Analyse st\u00e4rker ins Gewicht f\u00e4llt als eine Variable mit Werten zwischen 0 und 1, was sp\u00e4ter zu <\/span><strong>Verzerrungen f\u00fchren w\u00fcrde<\/strong><b>.<\/b><\/i><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Achtung! Bei der Verarbeitung unserer Daten ist die Normalisierung kein obligatorischer Schritt, da sie einen unmittelbaren Informationsverlust verursacht und in manchen F\u00e4llen von Nachteil sein kann!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36a2d7b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"36a2d7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Weiterbildungen in Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fdb3b7e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fdb3b7e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49674ae elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49674ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Jetzt ist es klarer, aber eine Frage bleibt offen: Wie normalisiert man konkret Daten?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4dd7b1f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4dd7b1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Mit <strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\">Python<\/a> ist das sehr einfach<\/strong>: Es gibt viele Bibliotheken, die dies erm\u00f6glichen. Ich werde nur <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">Scikit-learn<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0erw\u00e4hnen, da es die am h\u00e4ufigsten verwendete Bibliothek in Data Science ist. Diese Bibliothek bietet Funktionen, die die gew\u00fcnschten Normalisierungen in wenigen, sehr einfachen Codezeilen durchf\u00fchren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dennoch ist es wichtig, die Anwendungsf\u00e4lle in einen<strong> Kontext zu stellen.<\/strong> Denn in der Praxis reicht es nicht aus, eine einfache Normalisierung auf alle unsere Daten anzuwenden, wenn wir unsere Trainingsdaten bereits normalisiert haben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Warum ist das so? Aus dem einfachen Grund, <\/span><strong>dass es nicht m\u00f6glich ist, dieselbe Transformation auf eine Stichprobe oder auf neue Daten anzuwenden<\/strong>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Es ist nat\u00fcrlich m\u00f6glich, jede beliebige Stichprobe auf die gleiche Weise zu zentrieren und zu reduzieren, aber mit einem Mittelwert und einer Standardabweichung, die sich von denen unterscheiden, die f\u00fcr den Trainingssatz verwendet werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Ergebnisse w\u00e4ren dann <strong>keine angemessene Darstellung<\/strong> der Leistung des Modells als Ganzes, wenn es auf neue Daten angewendet wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Anstatt also die Normalisierungsfunktion direkt anzuwenden, ist es besser, eine Funktion von Scikit-Learn namens <\/span><strong>API Transformer<\/strong> <span style=\"font-weight: 400\">zu verwenden, die es Dir erm\u00f6glicht, einen Preprocessing-Schritt unter Verwendung der Trainingsdaten anzupassen (engl. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">fit<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Wenn also beispielsweise die <strong>Normalisierung auf andere Stichproben angewendet<\/strong> wird, werden die gleichen gespeicherten Mittelwerte und Standardabweichungen verwendet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Um diesen <strong>\u201eangepassten\u201d Preprocessing-Schritt<\/strong> zu erstellen, verwende einfach die Funktion StandardScaler und passe sie dann mit den Trainingsdaten an. Um sie sp\u00e4ter auf eine Datentabelle anzuwenden, musst Du nur scaler.transform() anwenden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d599693 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"d599693\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ffdc93e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ffdc93e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Genauso funktioniert es f\u00fcr eine <strong>Min-Max Normalisierung.<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c9c1de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c9c1de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Super, danke Daniel!<\/span><\/p><p>Auch interessant:<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-leakage-was-ist-das-wie-kann-man-sich-davor-schuetzen\">Data Leakage<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/treemap-definition-anwendung-und-grenzen\">Treemap &#8211; Definition und Anwendung<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datamart-tool-fuer-die-verwaltung-von-betriebsdaten\">Datamart: Betriebsdatenmanagement<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wie-wird-man-data-scientist\">Wie wird man Datascientist ?<\/a><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40581e9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"40581e9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcb05d4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dcb05d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wenn wir uns in Data Science weiterbilden und Deine Tipps anwenden wollen, wie machen wir das?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-428dcf6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"428dcf6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Ganz einfach: Du kannst in K\u00fcrze einen unserer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Science-Kurse<\/a> belegen <img decoding=\"async\" class=\"emoji\" role=\"img\" src=\"https:\/\/s.w.org\/images\/core\/emoji\/14.0.0\/svg\/1f642.svg\" alt=\"\ud83d\ude42\" \/>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-721c1d8 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"721c1d8\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=awMWNU5D2sE&amp;t=21s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! 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