Datamining-AG: Unterschied zwischen den Versionen

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Unter Dataming versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.
Unter Dataming versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.
In der Praxis beschäftigt man sich hier bei viel mit:
In der Praxis beschäftigt man sich hier bei viel mit:
- Datenakquise
- Datenakquise
- Datenbanken
- Datenbanken
- Datenstrukturen
- Datenstrukturen
- Datenaufbereitung (in Pandas, Numpy)
- Datenaufbereitung (in Pandas, Numpy)
- Statistik
- Statistik
- Visualisierung (MatPlotlib)
- Visualisierung (MatPlotlib)
- Predictions
- Predictions
- Machine Learning (SciPy)
- Machine Learning (SciPy)
- Natural Language Processing (NLTK)
- Natural Language Processing (NLTK)



Version vom 24. Oktober 2017, 16:44 Uhr

für alle die sich an Tabellen, Datenbanken und Analysen begeistern. Es befindet sich die Datamining AG in der Gründung. Themen hier sind ua Analyze Big Financial Data. (TLDR: Du hast Interesse an Data Science und möchtest an AG teilnehmen, dann meld dich bei 6krekele@informatik.uni-hamburg.de)

Was ist Datamining?

Unter Dataming versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. In der Praxis beschäftigt man sich hier bei viel mit:

- Datenakquise

- Datenbanken

- Datenstrukturen

- Datenaufbereitung (in Pandas, Numpy)

- Statistik

- Visualisierung (MatPlotlib)

- Predictions

- Machine Learning (SciPy)

- Natural Language Processing (NLTK)

Ziel der AG ist der Austausch von Erfahrungen und Einblicken. Langfristig ist das Ziel auch mal Konferenzen zu besuchen und Modelle zu entwickelen. Wenn du ein neugierer Mensch bist und Statisken und Analysen faszinieren, dann meld dich einfach per Mail und wir machen einen Starttermin aus.

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