[Infografik] Data-Science-Lerncheckliste

Eine Karriere in der Data Science ist äußerst gefragt und gut bezahlt. Sie umfasst Aufgaben wie das Untersuchen und Strukturieren von Daten, den Einsatz von Machine-Learning-Methoden und das Verständnis von Unternehmenszielen. Um in diesem Bereich zu glänzen, brauchst du einen Mix aus Kompetenzen wie Datenanalyse, Business-Verständnis, Kommunikation und mehr. Nutze diese Liste als Referenz, um deinen Lernfortschritt gezielt zu steuern.

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Explorative Datenanalyse

Deskriptive Statistik

• Berechne Kennzahlen zur Lage wie Mittelwert und Median, zur Streuung wie Spannweite und Standardabweichung, sowie weitere Merkmale von Features.
• Berechne Kennzahlen wie Korrelationen, um Zusammenhänge zwischen Features zu verstehen.

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Setze deine Kompetenzen ein

• A Visual History of Nobel Prize Winners
• Optimizing Online Sports Retail Revenue
• Explore a DataFrame
• Analyzing Carbon Footprints in SQL
• Exploring World Cup Data in Python

Datenvisualisierung

• Erstelle Diagramme wie Balkendiagramme, Histogramme und Boxplots, um einzelne Features zu visualisieren.
• Erstelle Diagramme wie Scatterplots, Liniendiagramme und Heatmaps, um Beziehungen zwischen Features zu zeigen.

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Setze deine Kompetenzen ein

• Visualizing COVID-19 in R
• Modeling the Volatility of US Bond Yields in R
• Exploring the Bitcoin Cryptocurrency Market in Python
• Real-time Insights from Social Media Data in Python
• Visualize Correlation with a Diagonal Correlation Plot in Python
• Data Visualization in Python for Absolute Beginners
• Visualizing Video Game Sales Data with ggplot2 in R

Datenmanagement

Daten importieren und einlesen

• Importiere Daten aus gängigen Datei­formaten wie CSV und Tabellen.
• Importiere Daten per Abfrage aus SQL-Datenbanken.
• Importiere Daten über Web-APIs.

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Setze deine Kompetenzen ein

• Importing and Cleaning Data
• The Android App Market on Google Play
• Visualize Historical Stock Data with a Candlestick Chart
• Analyzing Streaming Service Content in SQL
• Analyzing Students' Mental Health in SQL

Data Wrangling

• Führe gängige Datenmanipulationen durch, z. B. Sortieren, Filtern, neue Features hinzufügen und Aggregationen.
• Führe zwei Datensätze per Inner-, Left- und anderen Joins zusammen.
• Pivotiere rechteckige Datensätze, um Zeilen in Spalten oder Spalten in Zeilen umzuwandeln.

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• What and Where are the World's Oldest Businesses?
• Streamlining Employee Data
• Merge DataFrames
• Analyzing NASA Planetary Exploration Budgets in SQL

Datenbereinigung

• Erkenne und behebe Verstöße gegen Daten­constraints wie falsche Datentypen, Werte außerhalb des zulässigen Bereichs oder Duplikate.
• Erkenne und behebe Probleme bei Text- und kategorialen Daten, etwa ungültige Kategorien oder fehlerhafte Formatierung.
• Erkenne und behebe Probleme bei der Daten­einheitlichkeit, z. B. falsche Einheiten, falsche Datumsformate oder Inkonsistenzen zwischen Features.
• Erkenne und behebe Probleme mit fehlenden Werten.

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• Exploring the Bitcoin Cryptocurrency Market in Python
• Real-time Insights from Social Media Data in Python

Business-Kompetenzen

Business-Ziele

• Gib Empfehlungen für analytische Ansätze auf Basis der Business-Ziele.
• Beurteile die Performance analytischer Ergebnisse anhand von KPIs oder anderen relevanten Geschäftskriterien.

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Setze deine Kompetenzen ein

• Comparing Search Interest with Google Trends
• Optimizing Online Sports Retail Revenue
• Predict CTR and Evaluate ROI
• Calculate Customer Churn Metrics

Organisationswissen

• Verstehe, wie sich Data-Science-Projekte auf dein Unternehmen auswirken.
• Weiß, welche Teams oder Mitarbeitenden in welcher Rolle in ein Datenprojekt eingebunden werden müssen.

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• Which Debts Are Worth the Bank's Effort?
• Feature Engineering for Fraud Detection
• User Retention by Cohort
• Analyzing a Marketing Funnel in Spreadsheets
• Visualizing Cost Savings in Tableau

Programmieren für Data Science

Computational Thinking

• Nutze gängige Programmierkonstrukte wie Kontrollfluss und Iteration.
• Verstehe Funktionen und funktionale Programmierung, um wiederverwendbaren Code für Analysen zu schreiben.

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• Functions for Food Price Forecasts
• Writing Functions for Product Analysis
• Group and Aggregate data with custom functions

Produktionsnahes Coden

• Nutze Versionskontrolle wie git, um Code zu verwalten.
• Setze Error-Handling, Assertions und Unittests ein, um Codequalität sicherzustellen.
• Schreibe Dokumentation, damit andere deinen Code verstehen.
• Entwickle Packages, um Code wiederverwendbar zu machen.

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• Functions for Food Price Forecasts
• Writing Functions for Product Analysis

Modellentwicklung

Modelldesign

• Wähle je nach Datensatz und Analyseziel den passenden Modelltyp (Regression, Klassifikation, Clustering usw.).

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• Predicting Credit Card Approvals
• Predict Taxi Fares with Random Forest
• Classify Song Genres from Audio Data
• Find Movie Similarity from Plot Summaries
• Clustering Heart Disease Patient Data
• ASL Recognition with Deep Learning
• Disney Movies and Box Office Success

Feature Engineering

• Gewinne problemrelevante Informationen aus bestehenden Features, z. B. den Wochentag aus einer Datetime-Variable oder einen "Ist erwerbsfähig"-Indikator aus dem Geburtsdatum.
• Kombiniere mehrere Features zu neuen, etwa indem du regionale Umsätze zu Gesamtumsatz summierst oder den Gewinn als Umsatz minus Kosten berechnest.
• Nutze externe Datensätze, um neue Features abzuleiten, z. B. eine Geocoding-API für die Stadt aus Längen- und Breitengrad oder eine Computer-Vision-API, um festzustellen, ob ein Bild Personen enthält.
• Setze Imputation ein, um fehlende Werte zu schätzen.

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• Customer Analytics: Preparing Data for Modeling
• Predict Taxi Fares with Random Forest
• Classify Song Genres from Audio Data
• Find Movie Similarity from Plot Summaries
• Encoding Categorical Variables
• Sentiment Analysis and Prediction in Python

Modelltraining

• Erstelle Trainings- und Testsplits aus einem Datensatz, inklusive Cross-Validation.
• Nutze Hyperparameter-Tuning, um die Modellleistung zu optimieren.

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• What Makes a Pokémon Legendary?
• Predict Taxi Fares with Random Forests
• Machine Learning with Python
• Machine Learning with R
• Predicting Hotel Booking Cancellations in Python
• Analyzing a Time Series of the Thames River in Python

Modellvalidierung

• Bewerte die Leistung überwachter Lernmodelle mit Metriken wie Accuracy, Precision und Recall.
• Bewerte die Leistung unüberwachter Lernmodelle mit Metriken wie Homogenität, Vollständigkeit und Silhouettenkoeffizient.

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• Clustering Bustabit Gambling Behavior
• Degrees That Pay You Back
• Evaluate your ML Model using the F-score
• How to Explain Black-Box Machine Learning Models

Statistische Experimente

Stichprobenverfahren

• Verstehe statistische Verteilungen wie Normal-, Gleich- und Poisson-Verteilung.
• Wähle geeignete Stichprobenverfahren, um Fragen zu beantworten und Bias zu vermeiden.

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• Health Survey Data Analysis of BMI

Hypothesentests

• Verstehe Null- und Alternativhypothesen.
• Wisse, wann und wie du Tests wie t-Test, Chi-Quadrat-Test und Mann-Whitney-U-Test einsetzt.
• Interpretiere Teststatistiken und p-Werte.

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• Dr. Semmelweis and the Discovery of Handwashing
• Mobile Games A/B Testing with Cookie Cats

Datenkommunikation

Data Storytelling

• Erstelle eine Erzählung, die Motivation, Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen vermittelt.
• Stelle sicher, dass deine Story konsistent mit den Datenbefunden ist.
• Kürze deine Storys auf das Wesentliche.

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• Tips for Reporting in Workspace
• Data Visualization in Python for Absolute Beginners

Verstehe dein Publikum

• Verstehe Vorwissen und Interessen deines Publikums.
• Schneide deine Botschaft so zu, dass sie ankommt – auch bei nicht-technischen Zielgruppen.

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• Exploring World Cup Data in Python