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b.telligent Blog: Data Science

Was stellt ein Data-Science-Team eigentlich her?

Wie genau kann man sich die Arbeit eines Data-Science-Teams vorstellen? Analyse oder App? Worin besteht der Unterschie? Dr. Michael Allgöwer klärt auf!

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Best Practice für SQL-Statements in Python

Lernen Sie die verschiedenen Spielarten, SQL-Statements in Python zu erzeugen, und finden Sie heraus, welche davon die sinnvollste ist.

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Aufbau eines schlagkräftigen Data-Science-Teams

Wie Sie auch in Ihrem Unternehmen ein effizientes Data-Science-Team aufbauen können? Unser Kollege Simon Nehls klärt Sie in diesem Blogbeitrag darüber auf!

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Von SAS zu R und zurück

Zum Start einer Mini-Serie, die die Brücke zu schlagen versucht zwischen SAS und R, schauen wir uns Möglichkeiten des Datenaustausches an...

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Boosting für den naiven Bayes-Klassifikator

Wie Sie den AdaBoost.M1 Algorithmus mit dem naiven Bayes-Klassifikator in R programmieren können? Das erfahren Sie in diesem Data Science Blogbeitrag.

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Deep Learning im Scheinwerferlicht

Erhalten Sie in unserem Blogbeitrag eine praktische Einführung in das Thema Deep Learning sowie einen Einblick in die aktuellsten Open-Source-Tools!

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Python Module für Data Science

Sie möchten einen Überblick über Python-basierte R-Alternativen erhalten? Dann sind Sie bei diesem Blogbeitrag genau richtig!

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Predictive Analytics und die Präsidentschaftswahl

Dr. Michael Allgöwer erklärt, wie wichtig ein funktionierendes und effizient arbeitendes Data-Science-Team für die Präsidentsschaftswahlen in den USA ist.

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Predictive Analytics World Tag 2

Der zweite Tag der PAW für Dr. Michael Allgöwer: Einbrecher, sensible Daten und was man daraus über das Data-Science-Storytelling lernen kann.

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Predictive Analytics World Tag 1

Unser Kollege Dr. Michael Allgöwer besucht auch dieses Jahr die Predictive Analytics World in Berlin. Hier gibt es die Highlights von Tag 1...

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Predictive Analytics World

Unser Kollege Dr. Michael Allgöwer besucht auch dieses Jahr die Predictive Analytics World in Berlin. Seine Eindrücke und Erfahrungen lesen Sie hier!

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Hochleistungsdenksport mit R

Unser Kollege Orlando hat analysiert, wie man Hochleistungssport mit R dechiffrieren kann. Wie das funktioniert? Direkt hier nachlesen...

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Customer Journey Analytics

In seiner Abschlussarbeit beschäftigte sich Simon Nehls mit der Modellierung des Internetnutzungsverhaltens im Reisemarkt. Einen Auszug finden Sie hier...

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Dateien verarbeiten mit Standard-Python

Erfahren Sie, wie Sie mit wenigen Zeilen in Python Datensätze mit mehreren Gigabyte lesen und zerlegen können.

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Uplift-Modeling

Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie Uplift-Modeling Sie bei der Kampagnensteuerung optimal unterstützen kann!

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HOWTO: Einfaches Web Scraping mit Python

Lesen Sie anhand eines kleinen Praxisbeispiels, wie einfach es sein kann, automatisiert Inhalte aus dem WWW auszulesen.

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R Tipps und Tricks - Teil 1

Wie kann man R optimal für Advanced Analytics einsetzen? Unser Kollege Stefan Seltmann liefert Tipps und Tricks für den Einstieg...

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IMHO, vergesst die Handlungsrelevanzmatrizen

Warum die in Zufriedenheitsbefragungen beliebte Handlungsrelevanzmatrix nur scheinbar brauchbare Aussagen liefert.

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Customer Lifetime Value - Irrtümer und Wahrheiten

Die Verbreitung des Customer Lifetime Values zeigt, dass einige Missverständnisse und Irrtümer weit verbreitet sind. Die b.telligent Experten klären auf..

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Fehlende Werte in logistischer Regression

Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie Sie trotz fehlender Werte in der logistischen Regression erfolgreiche Analysen durchführen können.

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