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Konzepte und Tools für Data Science

Data Science hat in den letzten Jahren an großer Bedeutung gewonnen. Praktisch jede Firma besitzt irgendeine Form von Daten, deren Wert ausgenutzt werden sollte. Aber gute Data Scientists zu finden, ist nach wie vor schwierig.

In diesem Vortrag wird ein Überblick über die Konzepte und Tools gegeben, die zum Handswerkszeug eines Data Scientist gehören: Datenanalysefragestellungen, Datenvorverarbeitung, Modellselektion und Evaluierung, überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Python-Tools wie pandas, matplotlib, und scikit-learn.

Dieses Thema kann im begleitenden Workshop am dritten Konferenztag weiter vertieft werden.

Referent

// Mikio Braun
@mikiobraun

ist Mitgründer von streamdrill, einem Start-up im Bereich Echtzeitdatenanalyse aus Berlin, und PostDoc an der TU Berlin im Bereich maschinelles Lernen. Er beschäftigt sich insbesondere mit der effizienten Analyse von Echtzeiteventströmen mit Anwendungen in Social Media, Trend Detection, Ad Targeting, Recommendation und Personalization. Sein Hauptinteresse liegt momentan in algorithmischen Lösungen für Big-Data-Fragestellungen jenseits eines reinen Skalierungsansatzes.