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Data Science?!

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Er wird sie am 16. Juli von 14 Uhr bis 16 Uhr beantworten.
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  1. Data Science?!

    Autor: minnime 13.05.20 - 11:06

    Data Science ist ein großes Wort für diesen Kurs aber das sieht man oft bei Kursen, Tutorials und Büchern. Meist ist es doch nur ein Programmierkurs Python und Pandas. Zur Data Science gehört aber noch viel mehr nämlich Statistik und zwar nicht nur die einfache, beschreibende ala Mittelwert und Standardabweichung bestimmen, sondern eher sowas wie ANOVA, Regression und Clusteranalyse.
    Aber dann gibt es noch etwas was mit eigentlich immer fehlt und zugegebenermaßen schwer in einem allgemeinen Kurs zu vermitteln ist, der Übergang zur Fachlichkeit. Wenn ich die statistischen Verfahren kenne und sie mit den Programmierwerkzeugen umsetzen kann, was mache ich dann damit, wie setze ich die einzelnen Verfahren zu einer Lösung zur Beantwortung von Geschäftsentscheidungen um? Mit einer Clusteranalsyse bspw. allein hat man noch nicht viel gewonnen.
    Vorstellbar ist sowas wie eine Rezeptsammlung mit konkreten Problemen aus der Praxis und deren Lösung

  2. Re: Data Science?!

    Autor: grorg 13.05.20 - 11:55

    minnime schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Zur Data Science gehört aber noch viel mehr nämlich
    > Statistik und zwar nicht nur die einfache, beschreibende ala Mittelwert und
    > Standardabweichung bestimmen, sondern eher sowas wie ANOVA, Regression und
    > Clusteranalyse.

    ANOVA und Clusteranalyse finde ich gehört zu den Statistik-Grundlagen aber nicht zu Data Science = Machine Learning.

    Regression (linear, logistisch, multivariat) ist da schon eher von Nutzen bzgl. Random Forest und Klassifizierung.

  3. Re: Data Science?!

    Autor: minnime 13.05.20 - 12:20

    ANOVA und Clusteranalyse gehören wahrlich nicht mehr zu den Grundlagen. Das sind schon recht spezielle Themen die in den Statistikvorlesungen der meisten Ingenieure, Informatiker und BWLer nicht mehr enthalten sind, sondern eher in Zusatzmodulen und Wahlpflichtfächern behandelt werden. Damit sind sie von Grundlagen weit weg, das ist eher sowas wie ein T-Test. Bei der Einteilung geht es ja auch nicht darum, was man damit in der Praxis anfangen kann. So richtig einen Zusammenhnag zwischen Regression und Klassifizierung sehe ich jetzt auch nicht.
    Bei Data Science = Machine Learning stimme ich ja mal gar nicht zu. Machine Learning ist nur ein Teilgebiet der Data Science.

  4. Re: Data Science?!

    Autor: deisi 13.05.20 - 22:34

    Data Science, ist sowieso so ein witziger Name. Ja was den sonst?

    Feynman hat mal gesagt:
    "Alle Wissenschaft ist entweder Physik oder Briefmarkensammeln". Bei "Data Science" bin ich mir noch nicht sicher ob ersteres, oder letzteres.

  5. Re: Data Science?!

    Autor: grorg 14.05.20 - 20:41

    minnime schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > ANOVA und Clusteranalyse gehören wahrlich nicht mehr zu den Grundlagen.
    > [...]
    > Damit sind sie von Grundlagen weit weg, das ist eher sowas wie ein T-Test.

    t-Test.
    Eine ANOVA ist aber auch nur ein t-Test für mehrere Gruppen gleichzeitig, um den α-Fehler nicht kumulieren zu lassen. Das war's.

    > So richtig einen Zusammenhnag zwischen Regression und Klassifizierung sehe ich jetzt auch nicht.

    Logistische Regression mit der schönen S-Kurve ermöglicht die Einteilung / Klassifizierung in Kategorien, genauer habe ich mich damit aber noch nicht beschäftigt.

    > Bei Data Science = Machine Learning stimme ich ja mal gar nicht zu. Machine
    > Learning ist nur ein Teilgebiet der Data Science.

    Data Science ist nicht einheitlich definiert, die Stellen die ich bisher gefunden und für die ich mich beworben hatte mit "Data Science" im Titel hatten alle Machine Learning als Kernelement. Das ganze drumherum mit EDA, Datenbereinigung, Daten ranschaffen, etc. ist natürlich auch immer dabei.

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