datascience | Sebastian Sauer Academic

Data Science 2

Sat, 01 Oct 2022 00:00:00 +0000

Lernziele

Nach diesem Kurs sollten Sie …

Daten aus Sozialen Netzwerken wie Twitter automatisiert in großer Menge auslesen können
Gängige Methoden des Textminings mit R anwenden können (z.B. Tokenizing, Stemming, Regex)
Verfahren des Maschinenlernens auf Textdaten anwenden können
Den Forschungsstand zum Thema Erkennung von Hate Speech in Ausschnitten kennen

Datenwerk

Fri, 15 Jul 2022 00:00:00 +0000

Willkomen beim Datenwerk: Eine Aufgabensammlung zur Datenanalyse

Data Science 1

Tue, 15 Mar 2022 00:00:00 +0000

Abstract

Alle Welt spricht von Big Data, aber ohne die Analyse sind die großen Daten nur großes Rauschen. Was letztlich interessiert, sind die Erkenntnisse, die Einblicke, nicht die Daten an sich. Dabei ist es egal, ob die Daten groß oder klein sind. Natürlich erlauben die heutigen Datenmengen im Verbund mit leistungsfähigen Rechnern und neuen Analysemethoden ein Verständnis, das vor Kurzem noch nicht möglich war. Und wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Vielleicht handelt es sich bei diesem Feld um eines der dynamischsten Fachgebiete der heutigen Zeit. Sie sind dabei: Sie lernen einiges Handwerkszeugs des “Datenwissenschaftlers”. Wir konzentrieren uns auf das vielleicht bekannteste Teilgebiet: Ereignisse vorhersagen auf Basis von hoch strukturierten Daten und geeigneter Algorithmen und Verfahren. Nach diesem Kurs sollten Sie in der Lage sein, typisches Gebabbel des Fachgebiet mit Lässigkeit mitzumachen. Ach ja, und mit einigem Erfolg Vorhersagemodelle entwickeln.

Videosammlung

Thu, 01 Oct 2020 00:00:00 +0000

YouTube channel on applied statistics

YouTube-Kanal zu verschiedenen Themen der (angewandten) Datenanalyse im weiteren Sinne.

Der größte Teil der Videos sind für und aus meinen Unterricht entstanden. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: Explorative Datenanalyse, Inferenzstatistik, R, Machine Learning, Kausalinferenz, wissenschaftliches Schreiben, Versuchsplanung.

Case studies

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

A case study on data analysis is sometimes dubbed “YACSDA”, as for “Yet Another Case Study on Data Analysis”. Well, here’s my curated list of YACSDAs. The indented audience is students are aspiring data analysts/scientists.

All case studies are using R as the computational environment and are open eductational resource materials. That implies that all YACSDAs are reproducible (for the most part).

Explorative Data analysis

FALLSTUDIEN - NUR EXPLORATIVE DATENANALYSE

Linear models

FALLSTUDIEN - NUR LINEARE MODELLE

Beispiel für Prognosemodellierung 1, grundlegender Anspruch, Video
Beispiel für Ihre Prognosemodellierung 2, mittlerer Anspruch
Beispiel für Ihre Prognosemodellierung 3, hoher Anspruch
Fallstudie: Modellierung von Flugverspätungen
Modelling movie successes: linear regression
Movies
Fallstudie Einfache lineare Regression in Base-R, Anfängerniveau, Kaggle-Competition TMDB
Fallstudie Sprit sparen
Fallstudie zum Beitrag verschiedener Werbeformate zum Umsatz; eine Fallstudie in Python, aber mit etwas Erfahrung wird man den Code einfach in R umsetzen können (wenn man nicht in Python schreiben will)
Practical Linear Regression with R: A case study on diamond prices
Case Study: Italian restaurants in NYC
Vorhersage-Modellierung des Preises von Diamanten
Modellierung Diamantenpreis 2

Machine Learning

FALLSTUDIEN - MASCHINELLES LERNEN MIT TIDYMODELS