Willkommen zu Modul 2, Dimensionalitäts- und Klassifikationsanalyse von Daten. In diesem Modul werden wir untersuchen, wie Daten klassifiziert werden können und wie Entscheidungsbäume als schnelles, einfach zu verwendendes Modell genutzt werden können, das leicht zu interpretieren, zu erklären und zu visualisieren ist.

Willkommen zu Modul 3, Modellanpassung. In diesem Modul werden wir uns mit dem Konzept der Modellanpassung befassen und erfahren, wie das ultimative Ziel darin besteht, ein verallgemeinertes Modell zu erstellen, das sowohl für historische als auch für zukünftige Daten geeignet ist. Außerdem werden wir uns ansehen, wie ein Modell trainiert oder bewertet werden kann, um es auf neue und nicht beschriftete Daten anzuwenden.

Willkommen zu Modul 4, Regressionsanalyse. In diesem Modul beginnen wir mit einer Erklärung der Regressionsanalyse, einer beliebten Technik, die von Data-Science-Experten für Vorhersagen verwendet wird. Wir werden auch erörtern, dass eine gute Modellanpassung keine Garantie dafür ist, dass ein Modell zur Lösung eines Geschäftsproblems beitragen kann, und dass selbst ein gutes Modell manchmal zu nicht umsetzbaren Ergebnissen führen kann.