Data Science Modeling: How to Use Linear Regression with Python

Die Lineare Regression wird unter anderem für Machine Learning verwendet und zählt zu den populärsten Modellierungsmethoden. Um lineare Regression erfolgreich zu implementieren, benötigt es verschiedene Schritte. Dazu gehört das Verstehen und Auswählen der Daten, die Auswahl der Parameter und die Validierung des Modells. Dieser Beitrag modelliert eine lineare Regression in Python und geht dabei vor allem auf die Validierung ein. Dabei werden vorgestellt (korrigiertes) R², (R)MSE, MAE, MAPE, AIC und BIC. Modelliert wird die Bewertung von Zerealien und genutzt werden öffentlich zugängliche Daten.

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Künstliche Intelligenz als Chance

„Schau mal, wer da spricht? Sprachliche Zukunftsszenarien mit Künstlicher Intelligenz“ war das Thema des diesjährigen ISPA Internet Summit Austria. Das Thema wurde aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Wir raten unseren Kunden, dass es wichtig ist, die Beschränkungen der Künstlichen Intelligenz zu beachten, wie etwa, dass juristische Bots keine Anwälte sind oder medizinische Künstliche Intelligenz keine Ärzte ersetzt und die juristischen Auswirkungen nicht vergessen werden sollten.

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Einsatz und Potenzial neuartiger interaktiver Visualisierungstypen in österreichischen Unternehmen

Perkhofer Lisa und Hofer Peter

grafische Visualisierung Business Chart
Gold Square Mosaic Charts Monitoring

Unser letzter Beitrag hat sich mit der Vorstellung und der Bewertung der Usability unterschiedlichen neuartigen interaktiver Visualisierungsformen zur Darstellung von multidimensionalen Daten beschäftigt (Sankey, Sunburst, Parallel Coordinates Plot sowie Polar Coordinates Plot). In diesem Beitrag wird der aktuelle Einsatz dieser und anderer Big Data Visualisierungen in österreichischen Unternehmen genauer unter die Lupe genommen und deren Potenzial für einen Einsatz im Controlling analysiert.

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Vom Nerd zum coolen Data Scientist: Über Rollenbilder in der IT

Blasse Haut, dicke Brille, Einzelgänger ohne soziale Kompetenz: Nerds. Noch vor wenigen Jahren war dies ein weit verbreitetes Klischee von IT-Spezialisten. Mit dem technologischen Fortschritt haben sich auch die Rollenbilder im IT-Bereich in den vergangenen Jahren gewandelt. Durch die plötzliche Masse an unterschiedlichen Daten (Big Data) in Unternehmen hat sich vor etwa zehn Jahren das Berufsbild des Data Scientists entwickelt.

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