Webinar

Daten sind die Grundlage für jedes Data Science- oder Machine Learning-Projekt. Zirka 80% seiner Zeit beschäftigt sich ein Data Scientist mit dem Thema Data Preparation. 

In diesem Webinar wollen wir zeigen, was typische Probleme im Bereich Data Preparation sind und wie man mit diesen Herausforderungen umgehen kann. 

Dabei schauen wir uns auch an, wie es nach der Data Preparation Phase weiter geht,um ein passendes Modell zu identifizieren und zu validieren. Für das Deployment des fertigen Modells haben wir einige Praxistipps für Sie parat. 

AGENDA 

Daten und ihre Aufbereitung 

• Warum Data Preparation wichtig ist
• Darstellung Standardablauf Data Preparation
• Konkrete Lösungsansätze für typische Data Preparation Probleme

Data Science 

• Modellierung
• Evaluierung des Modells
• Deployment des Modells

Warum Sie sich den Mitschnitt anschauen sollten 

• Wir identifizieren Probleme im Vorfeld von Data Science-Projekten und liefern Lösungsansätze, damit Sie die typischen Fallstricke vermeiden

• Wir präsentieren eine Vorgehensweise bei der Durchführung von Data Science-Projekten, die ihr Projekt zum Erfolg führt