Data Science Training - Supervised Learning

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Dieses Lehrbuch erklärt die Zusammenhänge zwischen Data Science, Künstlicher Intelligenz und Disziplinen wie Datenschutz und Ethik, mit einem Fokus auf überwachtes Lernen. Die Leser begleiten Anna und Karl während ihrer Traineephase in einer internationalen Versicherung und erleben, wie sie zu Data Scientists heranreifen, indem sie die Titanic-Katastrophe analysieren. Anna nutzt Python, während Karl mit KNIME Analytics Platform arbeitet. Ihre Untersuchungen fördern interessante Fakten und Mythen zutage. Unterstützt von Max und Sophia verarbeiten sie historische Daten zur Erstellung von Vorhersagen mithilfe von Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens. Online stehen begleitende Materialien wie KNIME Workflows, Jupyter Notebooks und Erklärvideos zur Verfügung. Während Anna und Karl sich auf überwachtes Lernen konzentrieren, werden sie in Zukunft weitere Bereiche der Data Science erkunden. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie Datenschutz, Informationsethik, den Datenanalyseprozess CRISP-DM, Datenqualität, Explorative Datenanalyse, verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, Regularisierungstechniken und einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.