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Abgeschlossen und weiter
Modul 5: Data Science kompakt
Grundlagen
Begrüßung (1:02)
Entscheidungen treffen (4:29)
Was sind Daten? (2:32)
Datentypen Teil 1 (3:01)
Datentypen Teil 2 (3:56)
Data Mining (5:30)
Visualisierung von Daten (2:26)
Fehler in der Statistik (2:32)
Kovarianz und Korrelation (1:59)
Beispieldatensätze in MS-Excel zum Download
Clustering
Einleitung Clustering (0:23)
Clustering (2:57)
Dendrogramme (3:08)
k-means Algorithmus (5:27)
k-nearest-neighbor Algorithmus (5:24)
Python-Programme zum Download
Lineare und logistische Regression
Einleitung lineare / logistische Regression (0:22)
Lineare Regression (4:45)
Logistische Regression (5:45)
Python Programme zum Download
Graphentheorie
Graphentheorie im Alltag (3:18)
Definitionen und Eigenschaften von Graphen (5:20)
Anwendungsbeispiel Analyse eines Geschäftsprozesses (1:46)
Entscheidungsbäume und Random Forest
Einleitung Entscheidungsbäume (0:24)
Entscheidungsbaum-Algorithmus (7:20)
Random Forests (2:32)
Neuronale Netze
Einleitung neuronale Netze (0:34)
Neuronale Netze (7:45)
MNIST Ziffernerkennung (4:24)
Python-Programme zum Download
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