Entries by Benjamin Aunkofer

Entropie – Und andere Maße für Unreinheit in Daten

Dieser Artikel ist Teil 1 von 4 der Artikelserie Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren. Hierarchische Klassifikationsmodelle, zu denen das Entscheidungsbaumverfahren (Decision Tree) zählt, zerlegen eine Datenmenge iterativ oder rekursiv mit dem Ziel, die Zielwerte (Klassen) im Rahmen des Lernens (Trainingsphase des überwachten Lernens) möglichst gut zu bereiningen, also eindeutige Klassenzuordnungen für bestimmte Eigenschaften in den Features […]

What makes a good Data Scientist? Answered by leading Data Officers!

What makes a good Data Scientist? A question I got asked recently a lot by data science newbies as well as long-established CIOs and my answer ist probably not what you think: In my opinion is a good Data Scientist somebody with, at least, a good knowledge of computer programming, statistics and the ability of understanding […]

Interview mit Prof. Dr. Kai Uwe Barthel über Data Science mit Deep Learning

Interview mit Prof. Dr. Barthel, Chief Visionary Officer der Pixolution GmbH in Berlin, über Funktion, Einsatz und Einstieg in künstliche neuronale Netze. Prof. Kai Barthel ist Gründer und CVO der Pixolution GmbH, ein Unternehmen, das Deep Learning dazu einsetzt, Bilder über ihre Pixelinhalte automatisiert verstehen zu können. Darüber hinaus ist Prof. Barthel in der Forschung und Lehre […]

Interview – Data Science in der Automobilbranche

Interview mit Herrn Dr. Florian Neukart, Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America Herr Dr. Florian Neukart ist Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America. Herr Neukart arbeitete nach seiner Promotion in der Informatik an der University of Brasov als Consultant für Business Analytics bei SAP und wechselte 2013 als Data Scientist zu […]

Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren – Artikelserie

Das Entscheidungsbaumverfahren (Decision Tree) ist eine verbreitete Möglichkeit der Regression oder Klassifikation über einen vielfältigen Datensatz. Das Verfahren wird beispielsweise dazu verwendet, um die Kreditwürdigkeit von Bankkunden zu klassifizieren oder auch, um eine Funktion zur Vorhersage einer Kaufkraft zu bilden. Sicherlich hat beinahe jeder Software-Entwickler bereits einen Entscheidungsbaum (meistens binäre Baumstrukturen) programmiert und auch Maschinenbauingenieure […]

Was macht einen guten Data Scientist aus? Kurzinterviews mit 6 führenden Experten!

Was macht eigentlichen einen guten Data Scientist aus? Diese Frage wurde mir von Studenten und Absolventen, aber auch von alteingesessenen CIOs bereits häufiger gestellt. Gerade Deutsche Unternehmen sind hinsichtlich der Möglichkeiten mit Data Science noch nicht so recht aufgeklärt und auch erst seit wenigen Jahren bieten Hochschulen entsprechende Schwerpunkte oder sogar ganze Studiengänge an. Zumindest […]

Data Science Blog sucht Sponsoring!

Der Data Science Blog ist die einzige deutschsprachige Community zum Thema Data Engineering und Data Science mit täglich Hunderten Lesern – Und wir haben noch viel mehr vor! Wir möchten die Datenexperten in Europa miteinander vernetzen, Fachforen und Inkubatoren schaffen. Was wird dem Sponsor geboten? Um die Weiterentwicklung des Data Science Blog voranzutreiben, brauchen wir Sponsoren. […]

Numerical Python – Einführung in wissenschaftliches Rechnen mit NumPy

NumPy steht für Numerical Python und ist eines der bekanntesten Pakete für alle Python-Programmierer mit wissenschaftlichen Hintergrund. Von persönlichen Kontakten erfuhr ich, dass NumPy heute in der Astrophysik fast genauso verwendet wird wie auch von sogenannten Quants im Investment-Banking. Das NumPy-Paket ist sicherlich ein Grundstein des Erfolges für Python in der Wissenschaft und für den […]

Neue Fortbildungsangebote im Fortbildungskatalog

Die Frage, wie man Data Scientist werden könnte, beantworte ich stets mit dem autodidaktischen Lernen und der bewussten Konfrontation mit bekannten und unbekannten Datenbeständen. Ein nahezu kostenloser, aber auch anstrengender und langer Weg. Anders geht es auch mit speziellen Online-Kursen oder Masterstudiengängen, die an diversen internationalen und deutschen Hochschulen angeboten werden. Diese Online-Kurse laufen nun […]

Wahrscheinlichkeitsverteilungen – Zentralen Grenzwertsatz verstehen mit Pyhton

Wahrscheinlichkeitsverteilung sind im Data Science ein wichtiges Handwerkszeug. Während in der Mathevorlesung die Dynamik dieser Verteilungen nur durch wildes Tafelgekritzel schwierig erlebbar zu machen ist, können wir mit Programmierkenntnissen (in diesem Fall wieder mit Python) eine kleine Testumgebung für solche Verteilungen erstellen, um ein Gefühl dafür zu entwickeln, wie unterschiedlich diese auf verschiedene Wahrscheinlichkeitswerte, Varianz und Mengen an Datenpunkten reagieren.