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Quantitative Analyse: Was ist das und wie wird lernt man es ?
Die quantitative Analyse wird im Finanzbereich immer mehr genutzt. Hier erfährst du alles, was du über den Beruf des „Quant“ wissen musst: Definition, Geschichte, Vorteile, Ausbildung…
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3 Beispiele zum Verständnis von nichtparametrischen statistischen Tests
In diesem Artikel stellen wir dir drei nichtparametrische statistische Tests vor und erläutern anhand von Beispielen, in welchen Situationen sie eingesetzt werden können. Nichtparametrische Tests: Du kennst den Student-Test, den Chi-Quadrat-Test oder den Fisher-Test, die alle parametrische Tests sind. Aber um parametrische statistische Tests zu verwenden, müssen wir bestimmte Annahmen über die Stichproben der Daten […]
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Bokeh: Die Python-Bibliothek für Visualisierung der nächsten Generation
Die Datenanalyse bietet viele Möglichkeiten. Allerdings kann es für nicht-technische Benutzer in einem Unternehmen schwierig sein, die Rohdaten zu interpretieren. Indem sie relevante Informationen klar und explizit darstellt, behebt die Data Visualization dieses Problem und ermöglicht es jedem, Big Data zu nutzen..
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Data Cleaning: Python Programmierung Teil 3
Willkommen zur dritten Episode unserer Einführung in die Programmierung mit Python zum Thema Data Cleaning. In der vorherigen Folge hast Du die verschiedenen Operatoren in Python kennengelernt, sowie die Funktionsweise von Schleifen und verschiedenen nützlichen Funktionen in Python. In diesem Teil lernst du zwei Schritte kennen, die für jedes Machine-Learning-Projekt unerlässlich sind: Data Cleaning und Data Processing.
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Data Wrangling: Alles Wissenswerte
Data Wrangling ist die Vorbereitung von Daten, um sie analysieren zu können. Dieser Prozess ist ein wichtiger Schritt in der Data Science und erfordert spezielle Fähigkeiten und Werkzeuge. Hier erfährst du alles, was du wissen musst!
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Power BI Matrix Tabelle: Wie man diese Funktion nutzt
Power BI Matrix: Die Matrix-Visualisierung ist eine sehr nützliche Funktion von Power BI, insbesondere bei der Textanalyse. Hier erfährst du alles, was du wissen musst und wie du eine Schulung absolvieren kannst, um die Software zu beherrschen.
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Treemap: Definition, Anwendung und Grenzen
Treemap: Die Datenvisualisierung ist für alle Datenanalysten ein unverzichtbarer Schritt: Sie liefert klare und verständliche Informationen, die leicht an ein beliebiges Publikum vermittelt werden können. Die Treemap ist ein wichtiges Werkzeug in der Datenvisualisierung und sollte von Data Scientists und Data Analysts beherrscht werden.
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SAP HANA: Vorteile, Einsatzgebiete und wie es Unternehmen unterstützt
SAP HANA ist zu einem unverzichtbaren Eckpfeiler im SAP-Ökosystem geworden. Entwickelt, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, revolutioniert dieses System die Leistung von Unternehmen, vom Echtzeit-Reporting bis hin zu maßgeschneiderten Anwendungen. Entdecke, wie SAP HANA funktioniert, wofür es verwendet wird und warum es Deine Data- und ERP-Projekte transformieren kann.
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Open-Source-Datenbanken: Was muss man wissen?
Suchst Du nach einer kostenlosen, zuverlässigen und leistungsstarken Lösung zur Speicherung Deiner Daten?Open-Source-Datenbanken sind heute eine unverzichtbare Option, um Kostenkontrolle, Flexibilität und Unabhängigkeit miteinander zu verbinden. In diesem Artikel erfährst Du, wie sie funktionieren, welche Vorteile sie bieten und welche Tools am besten zu Deinem Projekt passen.
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DAX Studio: Alles über das Tool zur Analyse von Anfragen in der DAX-Sprache
Moderne Analysewerkzeuge wie Power BI sind darauf ausgelegt, Analyseergebnisse schnell und dynamisch zu liefern. Ein Problem im Datenmodell oder zu komplexe Berechnungen können die Erstellung des Berichts jedoch verlangsamen.
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Quantenalgorithmen: Die nächste Generation bald auf dem Markt
Die Quantenphysik wurde vor 100 Jahren in Europa geboren und hat eine echte technologische Revolution in unser Leben gebracht. Während die zweite Quantenrevolution auf dem Weg ist, übernimmt Europa erneut die Führung in der Quantenwissenschaft und -technologie. Mit dem Equality-Projekt versuchen europäische Unternehmen, neue Quantenalgorithmen zu entwickeln.
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Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning
Die Genauigkeit und Effektivität von Deep Learning hängt stark von der Qualität und Quantität der Lerndaten ab. Und obwohl wir uns voll und ganz im Zeitalter von Big Data befinden, reicht die Menge der verfügbaren Informationen manchmal nicht aus, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen. An dieser Stelle kommt Data Augmentation ins Spiel.
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