Dieses Repository befasst sich vor allem damit, einige Datenanalyse-Kenntnisse für KMU zu vermitteln. Es enthält:
- Einstiegswissen und Tools
- Einige derzeit beliebte Tools
- Positive und negative Anwendungsfälle
Im Folgenden geben wir einen kurzen Überblick, welche Themen in den Notebooks behandelt werden.
Dieses Notebook gibt einen Überblick wie die Datenanalyse innerhalb von Unternehmen verwendet werden kann. Außerdem gibt es einen Einblick, eas in zukunft noch möglich sein könnte.
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In diesem Notebook werden anhand eines Beispiels die Grundlagen der Datenanalyse. Dabei wird auf die Daten-Exploration, Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung und das Modelltraining eingegangen.
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Dieses Notebook zeigt, wie mit Hilfe des Code Interpreter von OpenAI eine Datenanalyse durchgeführt werden kann. Außerdem zeigt es verschiedene Beispiele, warum trotz diesem fortschrittlichen Tool weiterhin Data Scientists gebraucht werden.
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In diesem Notebook werden die Vor- und Nachteile von verschiedenen Datenanalyse-Tools gezeigt. Außerdem werden die Anwendungsfälle für die verschiedenen Tools gelisted.
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In diesem Notebook werden verschiedenen Modelle zur Schätzung der Kosten der verkauften Waren unter Berücksichtigung der Produktionsmenge trainiert.
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Dieses Notebook zeigt anhand von einem Beispiel, wie anhand von Bilddaten, fehlerhafte Produkte erkannt werden können.
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Dieses Notebook zeigt anhand von einem Beispiel, wie anhand von Bilddaten, fehlerhafte Produkte erkannt werden können. Dabei wird eine Bibliothek vorgestellt, die automatisches Feature Engineering unterstützt.
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Dieses Notebook zeigt anhand von einem Beispiel, wie anhand von Bilddaten, fehlerhafte Produkte erkannt werden können. Dabei wird eine Bibliothek vorgestellt, die das automatische Trainieren von Modellen unterstützt.
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Dieses Notebook zeigt anhand von einem Beispiel, wie anhand von Bilddaten, fehlerhafte Produkte erkannt werden können. Dabei werden zwei Bibliotheken vorgestellt, die das Erklären von Vorhersagen erlauben.
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In diesem Notebook wird der Prozess der Merkmalsauswahl vorgestellt. Dabei wird die Qualität von Halbleitern anhand verschiedener Merkmale untersucht.
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In diesem Notebook wird vorgestellt, wie die Datenanalyse für Zeitreihen abläuft. Dazu wird die Nachfrage für ein Produkt vorhergesagt.
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Dieses Notebook zeigt, wie man die Datenanalyse zur Instandhaltung von Komponenten verwenden kann.
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Dieses Notebook gibt ein Beispiel für einen Datensatz, der nicht geeignet für Maschinelles Lernen ist.
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