Artikel zur Datenwissenschaft

Als Data Scientist musst du Umgebungsvariablen für Projekte lokal oder global auf einer Plattform konfigurieren. In diesem Leitfaden erfährst du alles, was du wissen musst!

Wir werfen einen nüchternen Blick auf KI-Anwendungen im Banking: Kreditrisikomodelle, Betrugserkennung, Kundenabwanderung und Service-Bots. Die Herausforderungen in diesen Bereichen zeigen, warum der Fortschritt von KI in dieser Branche gebremst sein kann.

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In einem aktuellen Webinar haben wir gezeigt, warum Data Governance ein zentraler Baustein der Datenstrategie ist und Unternehmen hilft, den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen. Damit ein Data-Governance-Plan aufgeht, müssen die richtigen Tools und Technologien zum Einsatz kommen.

DataCamps Data Scientist in Python belegt den Spitzenplatz — hier ist die komplette Top-15 für 2026, bewertet nach Praxisnähe, Aktualität des Lernprogramms und Lernerfolgen.

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Sich im Bereich von Datenzertifikaten und Zertifizierungsprogrammen zurechtzufinden – von den Anforderungen bis zum konkreten Nutzen – kann herausfordernd sein. Wir erklären die Grundlagen, damit du die richtigen Entscheidungen für deine Ziele triffst.

Wir vergleichen Claude und ChatGPT, um herauszufinden, welche generative KI sich besser für verschiedene Data-Science-Aufgaben eignet.

Neue Technologien verändern die Data-Science-Welt und bringen neue Herausforderungen für Unternehmen mit sich. Hier sind 5 Data-Science-Herausforderungen und Lösungen.

Dieser Artikel erklärt Bedeutung, Unterschiede und passende Einsatzfelder von Vorhersage- und Konfidenzintervallen in statistischen Analysen und Regressionsmodellen. Außerdem zeigt er, wie du diese Intervalle in R berechnest.