Torch: Staffel 1, Episode 3
Von der Zauberei zur Wissenschaft? So funktioniert Data Science
Ist Data Science ein geheimnisvolles Verfahren, ein Hexenwerk, das kaum einer nachvollziehen kann? Als Data Scientist werde ich oft mit diesem Mythos konfrontiert. Aber ist er wahr? In meinem Torch-Vortrag werde ich ein typisches Verfahren der Datenwissenschaft, CRISP-ML genannt, vorstellen, damit sich jeder seine eigene Meinung bilden kann.
In dieser Torch-Folge zeige ich dir:
- Wie der CRISP-ML-Zyklus eine solide Struktur für jedes Data-Science-Projekt bietet.
- Welche geschäftlichen Fragen du dir stellen musst, bevor du überhaupt mit einem Projekt beginnst.
- Warum Iteration das Herzstück der Datenwissenschaft ist.
Hallo! Ich bin Lev Kiwi und seit über 7 Jahren Data Scientist bei Trivadis - Part of Accenture. Wenn ich nicht gerade Videos drehe, stehe ich bei verschiedensten Unternehmen im Einsatz und entwickle gemeinsam mit ihnen intelligente Lösungen und unterstütze sie bei deren Umsetzung. Ausserdem bin ich Dozent, unterrichte Datenwissenschaft und Datenanalyse an der Haute École Arc in Neuchâtel. Ich bin bekannt dafür, dass ich die Dinge immer wieder hinterfrage und kompromisslos nach dem besten Ansatz für ein Data-Science-Projekt suche. Und wenn ich mich nicht gerade mit Algorithmen und Statistik beschäftige? Dann töte ich gerne Monster und rette die Welt auf meiner Videospielkonsole. Wie fandest du übrigens mein Torch-Video? Falls du Lust hast, noch weiter über die Welt der Datenwissenschaft zu diskutieren, kontaktier mich einfach!
Takeaway
Kürzlich haben mein Team und ich CRISP-ML eingesetzt, um einem Konsumgüterunternehmen dabei zu helfen, genauere Prognosen zur Produktnachfrage zu erstellen. Auf welche Herausforderungen sind wir gestossen und wie haben wir sie gelöst? In diesem Takeaway findest du konkrete Tipps für dein eigenes Data-Science-Projekt – basierend auf den Erfahrungen, die wir in diesem realen Use Case gemacht haben.
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