Fünf Schritte für den erfolgreichen Umgang mit jedem Data-Science-Projekt
Anzeige
Ein strukturierter Ansatz erleichtert die Bearbeitung jedes Data‑Science‑Projekts erheblich.
Der vorliegende Leitfaden gliedert sich in fünf praxisnahe Schritte, die Sie von der Problemdefinition bis hin zu greifbaren Ergebnissen führen.
Ähnliche Artikel
Towards Data Science
•
Wie Data Scientists zu AI Engineers werden – LLMs, DevOps und Schlüsselkompetenz
O’Reilly Radar
•
Fünf Skills eines AI-Produktmanagers – so kannst du sie nutzen
Towards Data Science
•
RoPE: Mehr als nur Mathematik – Intuition verstehen
Towards Data Science
•
Data Science als Ingenieurpraxis: Grundlagen, Ausbildung und Berufliche Identität
Towards Data Science
•
Schichtenbasierte Architektur: Lesbare, robuste und erweiterbare Apps bauen
Towards Data Science
•
Ray: Verteiltes Rechnen für alle – Teil 2: Python-Code in Cloud‑Clustern ausführen