Grundlagen von Data Science
  • Was ist Data Science überhaupt?
  • Beispiele aus der Data Science
  • Daten als Business-Asset
  • CRISP-DM: Der Zyklus der Data Science
  • Arten von Problemen in der Data Science
Repräsentieren von Daten in Java
  • Datenformatierung in Java
  • Weitere Datenformatierung
  • Schwierigkeiten mit Daten aus dem wahren Leben
Techniken zur Datenmanipulation
  • Mapping
  • Filtern
  • Sammeln
  • Sortieren
Laden von Daten in Java
  • Reduzieren der Dateigröße
  • Laden von Daten aus Textdateien
  • Erstellen einer Datenklasse
  • Konvertieren von Strings in Datenobjekte
  • Laden von tabulatorgetrennten Dateien
  • Laden von CSVs
  • Konvertieren von CSVs in Datenobjekte
Datenvisualisierung mit JavaFX
  • Einrichten von JavaFX
  • Daten für ein Scatterplot formatieren
  • Anzeige eines Scatterplots
  • Mehrere Datensätze in einem Scatterplot
  • Berechnen der durchschnittlichen MPG
  • Anzeige eines Balkendiagramms
Modellierung und maschinelles Lernen
  • Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen
  • Überwachtes versus Unüberwachtes Lernen
  • Überanpassung und wie man sie vermeidet
K-Nächste Nachbarn (KNN)
  • K-Nächste-Nachbarn-Grundlagen
  • Laden von Daten
  • Erstellen einer DataItem-Schnittstelle
  • Berechnen der nächstgelegenen Datenpunkte
  • Implementieren der DataItem-Schnittstelle
  • Abstimmen lassen der Datenpunkte
  • Fertigstellung Ihres KNN-Klassifikators
Naive Bayes
  • Grundlagen von Naive Bayes
  • Berechnen der möglichen Labels
  • Aufteilung des Datensatzes nach Label
  • Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung
  • Berechnen von Datenpunktwahrscheinlichkeiten

(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)