Klassische KI-Modelle mit sklearn für Medieninformatiker

Modulbeschreibung

!Klassische KI-Modelle mit sklearn für Medieninformatik:
*Erstellung von Klassifikations- und Regressionsmodellen für medienbasierte Datenanalysen
*Bewertung von Modellen mit Metriken wie F1-Score, ROC-AUC und R2-Wert
*Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation zur Optimierung der Modellleistung
*Interpretation der Ergebnisse durch Feature-Analyse und Visualisierungen

!SQL für medienorientierte Datenanalysen:
*Effiziente Abfragen von Datenbanken mit SQL durchführen
*Verknüpfung von Inhalten aus mehreren Tabellen mittels Joins und Subqueries
*Optimierung von Datenbankdesigns durch Normalisierung und strukturierte Schemata
*SQL einsetzen, um datengetriebene Strategien zu entwickeln

!Projektarbeit und Organisation:
*Agile Methoden wie Kanba für die Projektplanung nutzen
*Git einsetzen, um kollaboratives Arbeiten und Versionskontrolle sicherzustellen
*Erstellung und Präsentation interaktiver Dashboards zur Visualisierung von Ergebnissen

!Datenaufbereitung und Analyse:
*Daten mit Python-Tools wie pandas bereinigen und transformieren
*Durchführung explorativer Analysen zur Muster- und Trendidentifikation
*Integration von APIs oder Web-Scraping für datenbasierte Lösungen
*Anwendung statistischer Verfahren wie Korrelations- und Regressionsanalysen

!Was macht ein Data Scientist?
Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
Im Bereich der Data Science sind fortgeschrittene Methoden und Technologien essenziell, um Daten präzise zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Maschinelles Lernen und neuronale Netze spielen dabei eine zentrale Rolle, insbesondere in Anwendungen wie Deep Learning, Clusteranalysen und Zeitreihenanalysen. Verfahren wie unsupervised learning und Predictive Data Analytics ermöglichen die Analyse großer Datenmengen und die Ableitung von Prognosen.

Programmiersprachen wie Python bieten mit Bibliotheken wie Pandas Python leistungsstarke Werkzeuge für die Datenverarbeitung und das Data Modelling. Spezielle Konzepte wie Decorators in Python, Python Module und Python Unit Tests unterstützen die Entwicklung modularer und sauberer Software. Clean Code und Test Driven Development tragen zur Qualitätssicherung und zur Effizienz bei, während Unit Testing und Git Branching die Zusammenarbeit und die Stabilität von Projekten fördern. Bash Scripts sind nützlich, um Workflows in der Datenverarbeitung zu automatisieren.

Statistische Methoden wie deskriptive Statistik, Varianzanalysen und Random Forests ergänzen die technischen Ansätze durch fundierte Datenanalysen. Ein umfassendes Verständnis dieser Methoden ist unerlässlich, um fundierte Auswertungen durchzuführen und Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen.

Für Data Scientists sind logisches Denken und strukturierte Arbeitsweisen von großer Bedeutung. Ein Informatik Kurs oder eine IT Weiterbildung bietet die Möglichkeit, tiefer in die Methoden der Informatik einzutauchen. Ein Informatik Zertifikat dokumentiert das erworbene Wissen und die Fähigkeit, anspruchsvolle Datenanalysen und Modellierungen eigenständig durchzuführen.