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Spyder: Alles über die Python IDE für Data Science
Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment) ist eine Open-Source-IDE für die Programmiersprache Python, die speziell auf die Anforderungen von Data-Science-Profis zugeschnitten ist. Hier erfährst du alles, was du über dieses unverzichtbare Tool eines französischen Entwicklers wissen musst.
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Die Sprache R: Überblick und Unterschiede zu Python
R ist eine Programmiersprache, die in der Welt der Data Analytics und Data Science anerkannt ist. In diesem Artikel erfährst du, wie sie sich gegen das allgegenwärtige Python durchgesetzt hat und welche Vorteile sie bietet.
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Seaborn: Alles über das Python-Tool zur Datenvisualisierung
Seaborn ist ein Werkzeug zur Datenvisualisierung in der Programmiersprache Python. Hier erfährst du alles, was du wissen musst: Präsentation, Anwendungsfälle, Vorteile, Schulungen…
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Wordcloud Pyhon: Wie erstellt man sie?
WordClouds (deutsch: Schlagwortwolken) sind nützliche Werkzeuge, um die wichtigsten Begriffe eines Textes, einer Webseite oder auch eines Buches zusammenzufassen. Je häufiger ein Wort in dem betrachteten Text vorkommt, desto größer erscheint es in der Wordcloud.
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Crew AI: Open-Source-Framework für koordinierte KI-Teams
Crew AI ist ein Open-Source-Framework, das mehrere künstliche Intelligenzen wie ein echtes Projektteam zusammenarbeiten lässt. Entdecke, wie dieses Tool KI-Agenten in Spezialisten verwandelt, die kommunizieren, sich koordinieren und Missionen erfolgreich erledigen können!
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Data Owner: Alles über diesen Beruf
Kundenfeedback, die Nutzung von vernetzten Objekten, Unternehmensberichte, soziale Netzwerke… Die Datenquellen werden immer zahlreicher und die Informationen, die sie enthalten, ebenfalls. In diesem Zusammenhang sind Organisationen mit großen Datenmengen konfrontiert. Aber um diese Daten zu nutzen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, muss man die Qualität und Sicherheit der Daten gewährleisten. An dieser Stelle kommt der Data Owner ins Spiel. Wer ist er? Was ist seine Aufgabe? Was sind seine Kompetenzen? Wir beantworten alle deine Fragen.
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Datenmodellierung: Methoden und Tools für stabile Datenprojekte
Datenmodellierung ist ein oft unterschätzter, aber entscheidender Schritt für den Erfolg eines jeden Datenprojekts. Denn Daten zu sammeln ist das eine – sie zu verstehen und nutzbar zu machen, ist etwas völlig anderes.
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Starke KI vs. schwache KI, was sind die Unterschiede?
ChatGPT, Midjourney, Sora… Die Leistungen der künstlichen Intelligenz überraschen uns immer wieder. Aber haben wir es hier mit starken KI oder schwachen KI zu tun? Was unterscheidet diese beiden Ansätze zur Simulation menschlicher Intelligenz?
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Power BI vs. Tableau vs. Qlik: Was ist besser?
In der Welt der BI (Business Intelligence) und insbesondere im Bereich der Datenanalyse gibt es eine Vielzahl von Werkzeugen und Dienstleistungen. Es ist nicht immer einfach, sich zurechtzufinden, zu vergleichen und auszuwählen. Dieser Vergleich soll helfen, Klarheit zu schaffen. Wir haben dafür die drei angesagtesten Tools auf dem Markt ausgewählt:
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Tableau BI Tool – Alles, was Du wissen musst
Tableau: Business Intelligence wird von Unternehmen aller Branchen intensiv genutzt, um aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Zu den wichtigsten Business-Intelligence-Tools gehört Tableau, ein immer beliebter werdendes Werkzeug zur Datenvisualisierung.
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Digitaler Zwilling: So wird die virtuelle Kopie zur realen Lösung
Was wäre, wenn es möglich wäre, das Verhalten eines Flugzeugmotors, einer Fabrik oder eines Organs im menschlichen Körper extrem präzise und in Echtzeit zu simulieren, ohne irgendeinen Einfluss auf das reale Modell zu haben? Das ist die Theorie, auf der das Konzept der digitalen Zwillinge basiert, eine Revolution, die unsere Herangehensweise an die industrielle Welt und letztendlich an die gesamte Zivilisation verändern soll…
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Overfitting: Was ist das? Wie kann man es vermeiden?
In diesem Artikel stellen wir dir einen der Stolpersteine von überwachten Lernalgorithmen vor, das Überlernen oder Overfitting auf Englisch. Was ist Overfitting? Overfitting ist das Risiko, dass ein Modell die Trainingsdaten „auswendig“ lernt. Auf diese Weise riskiert es, dass es nicht in der Lage ist, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern. Ein Modell, das z. B. […]
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