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Autoencoders – Modelle für unüberwachtes Lernen
<p>Heute beschäftigen wir uns mit einer Familie von nicht überwachten Lernmethoden, dem Autocodierern. Autoencoder : Definition Selbst-Encoder sind besondere neuronale Netze, die genau die gleiche Anzahl an Neuronen auf ihrer Eingabe- und Ausgabeschicht haben. Das Ziel eines Auto-Encoders ist es, eine Ausgabe zu haben, die der Eingabe so nahe wie möglich kommt! Das Lernen ist […]</p>
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GitHub: Was steckt dahinter und wie lerne ich den Umgang damit?
<strong>Die Plattform GitHub ermöglicht es Computerprogrammierern, gemeinsam an Codeprojekten zu arbeiten. Hier erfahren Sie alles, was Sie über diesen Dienst wissen müssen, der massiv in der Data Science und im Machine Learning eingesetzt wird, und wie Sie den Umgang damit lernen können.</strong>
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Relationale Datenbanken: Alles, was man wissen muss
<strong>Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) sind Computerprogramme, die es den Benutzern ermöglichen, mit einer Datenbank zu interagieren. Dazu muss das DBMS über ein Modell verfügen, das definiert, wie die Daten organisiert werden. Das relationale Modell ist ein sehr beliebter Ansatz zur Organisation von Daten.</strong>
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Web Scraping: Theorie und Anwendung für jedermann
<strong>SQL oder „Structured Query Language“ ist eine Programmiersprache, die heutzutage für die Verwaltung von Datenbanken fast unverzichtbar ist. (Um das SQL-Memoblatt zu finden, <a href="https://liora.io/sql-tout-savoir" target="_blank" rel="noopener">Klicke hier</a>). In einer Welt, in der Daten eine eigenständige Ressource sind, ist es leicht zu verstehen, warum die Fähigkeit, diese Sprache zu verwenden, eine sehr gefragte Fähigkeit ist.</strong>
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Neo4J: Alles über die beste graphorientierte Datenbank
<strong>Um die großen Mengen an komplexen Daten zu nutzen, die ihnen zur Verfügung stehen, setzen Unternehmen heute auf grafische Analysen. Diese Technologie ermöglicht es, Big Data in wertvolle Informationen umzuwandeln.<br/> Eine der beliebtesten graphenorientierten Datenbanken ist Neo4j. Entwickler und Data Scientists nutzen sie, um eine Vielzahl von Tools zur Erstellung von Anwendungen und zur Datenanalyse zu erhalten.</strong>
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Die Brownsche Bewegung: Prinzip und praktische Anwendungen
<strong>Nehmen wir ein mikrometergroßes Teilchen, das in einer Flüssigkeit schwimmt. Andere kleinere Teilchen stoßen auf dieses „größere“ Teilchen, sodass es eine zufällige Bewegung hat. Das Prinzip der Brownschen Bewegung wird auch als Wiener-Prozess bezeichnet.</strong>
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Datenvisualisierung mit Plotly
<p>Übrigens, wusstest Du, dass Plotly, bevor es eine sehr bekannte Python-Bibliothek wurde, ein Unternehmen mit Sitz in Montreal ist, das von vier Personen gegründet wurde ? Ihr Ziel ist es, Werkzeuge zur Visualisierung sowie zur Analyse von Daten zu entwickeln. In diesem Artikel werden wir uns insbesondere mit der Python-Bibliothek plotly beschäftigen. Welche Tools bietet […]</p>
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PyTorch: Alles über den Deep Learning Framework von Facebook
<p>Da Python eine der am häufigsten verwendeten Programmierprachen ist, gibt es eine Vielzahl von Frameworks, von denen viele ausschließlich für Data Science entwickelt wurden. In diesem Artikel werden wir Ihnen einen dieser Frameworks näher vorstellen: PyTorch Die Beliebtheit der Data Science hat in den letzten Jahren stetig zugenommen, was zu einer Explosion der Ressourcen für […]</p>
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SpaCy: Die Open-Source Python-Bibliothek für NLP
<strong>spaCy Open-Source ist eine der wichtigsten Bibliotheken in der Programmiersprache Python für die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Hier erfährst Du alles, was du wissen musst: Einführung, Funktionen, Vorteile, Schulungen…</strong>
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MapReduce: Wie lässt es sich für Big Data nutzen?
<strong>MapReduce ist das Programmiermodell des Hadoop-Frameworks. Es ermöglicht die Analyse riesiger Mengen von Big Data durch parallele Verarbeitung. Hier erfährst Du alles, was Du wissen musst: Einführung, Funktionsweise, Alternativen, Vorteile, Weiterbildungen…</strong>
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Datasets: Top 5 Websites für qualitativ hochwertige Datensätze
Wenn Du heutzutage in die Datenbranche einsteigen und Dich weiterbilden willst, musst Du über solide mathematische Fähigkeiten verfügen und Dich mit einer Reihe von Algorithmen des<strong> maschinellen Lernens</strong> und des<a href="https://liora.io/de/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn"> Deep Learning</a> beschäftigen.<br/> Um sie zu verstehen und ihre Leistung zu beobachten, musst Du oft mit qualitativ hochwertigen Datensätzen üben. Es ist nicht immer einfach, solche zu finden. Vielleicht hast du im Laufe deiner Berufserfahrung die Möglichkeit, auf hochwertige Daten zuzugreifen, aber wenn Du außerhalb deiner Arbeitszeit übst, musst Du zuverlässige Datenquellen kennen.<br/> Wir bei <strong>Liora</strong> stellen dir heute unsere Top 5 Seiten vor, auf denen Du relevante <strong>Datensätze/Datasets</strong> – finden kannst:
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Open Source: Definition und Bedeutung
<strong>Open Source ist ursprünglich ein Modell für die Softwareentwicklung, das Offenheit und Zusammenarbeit durch die freie Verbreitung des Quellcodes propagiert. Heute hat sich dieses Konzept auf alle Bereiche und Branchen ausgeweitet. Hier erfährst du alles, was Du über Open Source wissen musst und warum dieses Konzept in der Informatik und der Data Science von entscheidender Bedeutung ist.</strong>
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