Data Mining – Methoden-Einmaleins und Beispiele aus der Praxis

Data Mining zählt zu den grundlegenden Methoden, wenn es um Datenexploration im Bereich Big Data geht. Theorie und Praxis von Data-Mining-Methoden.

Data Mining ist einer der Grundbegriffe im Kontext der Digitalisierung und Data Science. Er taucht insbesondere im Umfeld von Big-Data-Projekten und Data-Analytics-Methoden auf. Data Mining bezeichnet dabei ganz allgemein den systematischen, mathematisch-statistischen Umgang mit Daten. Das Ziel dabei ist stets, Muster, Beziehungen und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Theorie und veranschaulicht die Thematik anhand von 3 Praxis-Beispielen.

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Data Pipelines für verlässliche und schnelle Datenbereitstellung.

Data Pipelines sind ein zentraler Aspekt von datengetriebenen Projekten - unerlässlich für regelmäßige, zuverlässige und schnelle Datenbereitstellung.

Im Rahmen von datengetriebenen Projekten gibt es viele Herausforderungen. Die Prozesse zur Datenbereitstellung und dem Laden von Daten sind für die Umsetzung von datengetriebenen Projekten unabdingbar/essenziell. Bei Pilot-Projekten oder Projekten zum Proof-of-Concept kann dies meistens noch durch manuelle Uploads und einmalige Transformationen geleistet werden.

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