Data Science

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden aus Statistik, Informatik und Geschäftsanalytik kombiniert, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Durch die Sammlung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen hilft Data Science, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prognosen zu erstellen und Muster zu erkennen. Mithilfe moderner Technologien wie Machine Learning, Big Data und künstlicher Intelligenz lassen sich komplexe Probleme lösen und datengetriebene Innovationen vorantreiben.

flowchart TD
    subgraph DM["Data Management"]
        subgraph SD["Strukturierte Daten"]
            DB[("Datenbanken")]
            DWH[("Data Warehouse")]
        end

        subgraph USD["Unstrukturierte Daten"]
            OS[("Objekt-Storage")]
        end
    end

    SD -->|Abfragen| DA([Data Analyst])
    SD -.->|**Überwachtes Lernen**| DS([Data Scientist])
    USD -.->|**Unüberwachtes Lernen**| DS

    DA -->|Berichte| CEO["Entscheidungen"]
    DS -->|Prognosen| CEO
    DS -->|Modelle| MLOps(["ML Engineer"])
    MLOps <-.->|**Verstärkendes Lernen**| DM

DATA - Data Management

Daten sind die Grundlage jeder datengetriebenen Anwendung. Bevor Analysen durchgeführt oder Modelle trainiert werden können, müssen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt und strukturiert werden. Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle, da unvollständige oder fehlerhafte Daten zu falschen Ergebnissen führen können. Durch Techniken wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Explorative Datenanalyse (EDA) werden Rohdaten in eine nutzbare Form gebracht und für Machine Learning-Modelle optimiert.
TEST - Evaluierung

Ein Machine-Learning-Modell ist nur so gut wie seine Evaluierung. Um die Verlässlichkeit sicherzustellen, werden Modelle mit verschiedenen Metriken bewertet, darunter Genauigkeit, Präzision, Recall oder der F1-Score. Kreuzvalidierung hilft, Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern. Zudem sind Methoden wie Feature-Importance-Analyse und SHAP-Werte entscheidend, um die Entscheidungsfindung eines Modells nachvollziehbar zu machen. Ein gut getestetes Modell liefert präzise und zuverlässige Ergebnisse – eine essenzielle Voraussetzung für den produktiven Einsatz.
ML - Machine Learning

Machine Learning ermöglicht es Computern, Muster in Daten zu erkennen und eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz leistungsfähiger Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder Boosting-Modelle können Systeme aus Erfahrung lernen und sich kontinuierlich verbessern. Anwendungen reichen von Bilderkennung und Sprachanalyse bis hin zu personalisierten Empfehlungssystemen. Die Wahl des richtigen Modells und eine gründliche Hyperparameter-Optimierung sind entscheidend für die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit eines ML-Systems.
DL - Deep Learning

Deep Learning ist eine fortschrittliche Form des Machine Learning, die auf tiefen neuronalen Netzen basiert. Durch ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, eignen sich diese Modelle besonders für Bild-, Sprach- und Textverarbeitung. Convolutional Neural Networks (CNNs) verbessern die Objekterkennung, während Transformer-Modelle wie BERT und GPT die natürliche Sprachverarbeitung revolutionieren. Dank leistungsstarker Frameworks wie TensorFlow und PyTorch können Deep-Learning-Modelle effizient trainiert und für komplexe Anwendungen optimiert werden.