{"id":184701,"date":"2023-09-01T13:46:47","date_gmt":"2023-09-01T12:46:47","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=184701"},"modified":"2023-10-30T15:59:03","modified_gmt":"2023-10-30T14:59:03","slug":"data-projekt-die-5-wichtigsten-schritte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-projekt-die-5-wichtigsten-schritte","title":{"rendered":"Data Projekt: Die 5 wichtigsten Schritte"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"184701\" class=\"elementor elementor-184701\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50cf65e9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50cf65e9\" 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-2ad30b40 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2ad30b40\" 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\">Data Projekt: Wenn man mit Data Science anf\u00e4ngt, beginnt man unweigerlich mit der Durchf\u00fchrung von Projekten, die viel Zeit in Anspruch nehmen k\u00f6nnen. Wie bei jedem Projekt muss man sich organisieren, Aufgaben priorisieren und Etappenziele setzen, um den Fortschritt verfolgen und gegebenenfalls korrigieren zu k\u00f6nnen. <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-319b5351 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"319b5351\" 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<h5><span style=\"font-weight: 400;\">Wir bei DataScientest wollen dir die besten Tipps geben, wie diese 5 Schritte, die dich Schritt f\u00fcr Schritt durch alle deine Data-Projekte f\u00fchren werden!<\/span><\/h5>\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-2c7983bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2c7983bb\" 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-662249c6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"662249c6\" 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\">1. Erfassen der Hintergr\u00fcnde f\u00fcr dein Data Projekt<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3abb682 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3abb682\" 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>Bevor du dich an den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-low-code-no-code-im-blick-der-unternehmen\">Code oder die Datenbeschaffung machst,<\/a> solltest du dir zun\u00e4chst die n\u00f6tige Zeit nehmen, um die gestellte Problematik zu verstehen und zu begreifen.<\/p><p>Was ist das Ziel des Projekts?<\/p><p>Gibt es bereits andere Arbeiten zu diesem Thema? Muss ich alleine arbeiten oder kann ich Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen hinzuziehen?<\/p><p>Sollen meine Ergebnisse sofort verwendet werden oder sind sie Teil eines gr\u00f6\u00dferen Projekts?<\/p><p>Habe ich Annahmen \u00fcber meine Daten und ihr Format gemacht und sie \u00fcberpr\u00fcft?<\/p><p>Es ist sehr wichtig, solche Fragen im Voraus zu kl\u00e4ren, um unangenehme <strong>\u00dcberraschungen w\u00e4hrend des Data Projekts<\/strong> zu vermeiden und die Zeit, die du f\u00fcr die Durchf\u00fchrung des Projekts ben\u00f6tigst, m\u00f6glichst gut einzusch\u00e4tzen. Wenn du z. B. mit mehreren Teams arbeiten musst, solltest du \u00fcberlegen, wie du deine Aktionen am besten koordinieren kannst. Es kann auch sein, dass ein bestimmtes Format f\u00fcr den Output erwartet wird, was du bei der Modellierung ber\u00fccksichtigen solltest.<\/p><p>F\u00fcr einen guten Start ist es auch wichtig, dass du dir vorher Gedanken \u00fcber die Art des Problems und die zu w\u00e4hlende Bewertungsmethode machst:<\/p><ul><li>Handelt es sich um ein \u00fcberwachtes, un\u00fcberwachtes, halb\u00fcberwachtes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Klassifikationsproblem<\/a> oder um ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">Regressionsproblem?<\/a><\/li><li>Welche Metrik w\u00e4hlst du? RMSE*? .. ?<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p>Auch hier geht es darum, die Basis so gut wie m\u00f6glich vorzubereiten.<\/p><p>Dies ist ein entscheidender Schritt, um dein Projekt mit dem richtigen <strong>Blickwinkel<\/strong> anzugehen. Ein weiterer Punkt, den du im Hinterkopf behalten solltest, bevor du loslegst, ist die Ausr\u00fcstung, die du zur Verf\u00fcgung hast.<\/p><p>Welche Maschine f\u00fcr welche Rechenzeit? Es ist nicht sinnvoll, eine L\u00f6sung vorzuschlagen, die einen ganzen Tag braucht, um zu laufen.<\/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-3696e171 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3696e171\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\">\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\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/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-72adeb2a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"72adeb2a\" 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-4a2def37 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a2def37\" 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\">2. Daten f\u00fcr dein Data Projekt abrufen und erforschen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76f27591 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"76f27591\" 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>Wenn du die<strong> Daten<\/strong> abrufst, mit denen du arbeiten wirst, solltest du zuerst sicherstellen, dass du die optimale Arbeitsumgebung hast: Hast du alle Pakete, die du brauchst?<\/p><p>Es kann vorkommen, dass du an mehreren Projekten gleichzeitig arbeitest, die verschiedene Umgebungen erfordern. Wenn du Angst hast, Konflikte zu verursachen, z\u00f6gere nicht, isolierte virtuelle Umgebungen zu erstellen.<\/p><p>Nachdem du deine Arbeitsumgebung \u00fcberpr\u00fcft hast, ist es an der Zeit, die Daten herunterzuladen und zu erforschen.<\/p><p>Eine<strong> deskriptive und visuelle Analyse<\/strong> ist entscheidend, um die Struktur, die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen deines <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">Datensatzes<\/a> zu verstehen.<br \/>Achte auf die Arten von Variablen, die du hast (qualitative und quantitative), und z\u00f6gere nicht, nach vielversprechenden Kombinationen zu suchen, die du f\u00fcr dein Modell testen kannst.<br \/>Dies wird dir helfen, deine Daten in ihrer Gesamtheit zu verstehen.<\/p>\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-29b81658 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"29b81658\" 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-7870225c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7870225c\" 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\">3. Bereite deine Arbeitsgrundlagen f\u00fcr dein Data Projekt vor<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57a3b648 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"57a3b648\" 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>Bei jedem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kullback-leibler-divergenz-ein-entscheidendes-aehnlichkeitsmass-in-der-data-science\">Data Projekt<\/a> wirst du normalerweise deine Datenbank in zwei Teile aufteilen m\u00fcssen: eine \u00dcbungsdatenbank und eine Testdatenbank. Diese Strategie erm\u00f6glicht es dir, die Effektivit\u00e4t deines Modells zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p><p>Es ist sehr gut m\u00f6glich, dass deine Daten in ihrer jetzigen Form nicht f\u00fcr die Modellierung geeignet sind; es liegt an dir, sie umzuwandeln.<\/p><p>Um dies zu tun, musst du dem Umgang mit fehlenden Werten Priorit\u00e4ten setzen und eine Strategie daf\u00fcr festlegen. Auch hier geht es darum, sich die richtigen Fragen zu stellen:<\/p><p>Habe ich Nans* in den quantitativen Variablen?<\/p><p>Wenn ja, wie hoch ist der Anteil f\u00fcr jede Variable?<\/p><p>Wie hoch ist meine Ausschlussgrenze?<\/p><p>Womit kann ich meine Nans f\u00fcllen, ohne mein Modell zu gef\u00e4hrden?<\/p><p>Dasselbe gilt f\u00fcr die qualitativen Variablen. Es wird notwendig sein, deine kategorialen Variablen mithilfe von Diskretisierungsmethoden umzuwandeln.<\/p><p>Schlie\u00dflich funktionieren <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-projekt-wie-bereite-ich-meine-umgebung-vor-bevor-ich-ein-projekt-beginne\">Machine-Learning-Algorithmen<\/a> nicht immer gut mit numerischen Variablen, deren Skalen unterschiedlich sind.<\/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-36962ede elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"36962ede\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\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\">Machine Learning Weiterbildung<\/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-2c84b27e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2c84b27e\" 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-49f7ffbe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49f7ffbe\" 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\">4. Ein Modell ausw\u00e4hlen und trainieren<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4dee4324 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4dee4324\" 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>Wenn deine Daten fertig sind, kannst du mit der Modellierung beginnen. Scikit-Learn stellt eine Vielzahl von Regressions-, Klassifikations- und Ensemblemethoden zur Verf\u00fcgung. Die Wahl des Modells muss nat\u00fcrlich auf die jeweilige Fragestellung abgestimmt werden.<\/p><p>Es kann sein, dass du dich noch einmal in den ersten Schritt zur\u00fcckversetzen musst, um die Frage nach der<strong> Art des Problems<\/strong> zu kl\u00e4ren. Dann gibt es nat\u00fcrlich nicht nur einen einzigen Regressions- oder Klassifikationsalgorithmus. Du hast zwei M\u00f6glichkeiten:<\/p><p>Alle testen und den besten nehmen (wahrscheinlich zu teuer). <br \/>Die Entscheidung, welchen Algorithmus du testen willst, h\u00e4ngt von deinen Daten und den verf\u00fcgbaren Ressourcen ab.<\/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-1c565588 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c565588\" 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>Wenn du dich f\u00fcr ein Modell entschieden hast, stellt sich die Frage nach der Parametrisierung: Wie k\u00f6nnen die Parameter des Algorithmus optimiert werden, um das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden\">Overfitting<\/a> zu begrenzen? Eine Rasterfahndung kann eine L\u00f6sung sein, kann aber je nach Ressourcen auch zeitaufwendig sein.<\/p>\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-fae718 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fae718\" 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-160a0c5a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"160a0c5a\" 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\">5. Bewerte deine Ergebnisse<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b40a05c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4b40a05c\" 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>Nachdem du dein<strong> Modell trainiert<\/strong> hast, musst du seine Effektivit\u00e4t mithilfe deiner Testbasis und der Metrik, die du im ersten Schritt ausgew\u00e4hlt hast, bewerten.<\/p><p>Bist du mit dem Ergebnis deiner Metrik zufrieden? Wenn nicht, hast du die M\u00f6glichkeit, die Ergebnisse zu verbessern? Um diese Frage zu beantworten, hast du drei M\u00f6glichkeiten:<\/p><ol><li><strong>Das Modell:<\/strong> Es ist vielleicht nicht geeignet f\u00fcr das, was du tun willst. Du solltest nicht z\u00f6gern, andere Wege zu gehen.<\/li><li><strong>Die Parameter deines Modells:<\/strong> Sie sind vielleicht nicht optimiert, was die Leistung beeintr\u00e4chtigt.<\/li><li><strong>Daten:<\/strong> Wenn du dir bei der Wahl deines Algorithmus sicher bist, musst du vielleicht deine Daten erweitern, um die Leistung deines Modells zu verbessern.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e57ce40 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e57ce40\" 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>Diese f\u00fcnf Schritte sind als <strong>Orientierungspunkte<\/strong> zu sehen, wenn du an einem Projekt arbeitest. Je nachdem, was passiert, musst du bestimmte Schritte \u00fcberdenken. Du solltest nicht z\u00f6gern, zwischen diesen Schritten hin und her zu wechseln.<\/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-2ab560d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ab560d9\" 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>M\u00f6chtest du ein Datenprojekt im Rahmen eines <strong>Zertifikatslehrgangs durchf\u00fchren?<\/strong> M\u00f6chtest du deine F\u00e4higkeiten im Bereich Data Science verbessern und dabei von Experten angeleitet werden? Z\u00f6gere nicht, schau dir unsere n\u00e4chsten Starttermine an oder kontaktiere uns f\u00fcr weitere Informationen!<\/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-1de6bb2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1de6bb2\" 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-sm elementor-animation-grow\" 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\">Data Science Weiterbildung<\/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\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Projekt: Wenn man mit Data Science anf\u00e4ngt, beginnt man unweigerlich mit der Durchf\u00fchrung von Projekten, die viel Zeit in Anspruch nehmen k\u00f6nnen. 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