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So funktionieren KI-Workflows!

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"Nur" Data Analyst zu sein reicht nicht mehr 🫠

03/05/2022

Uns fragen viele Interessenten, wie man schnell einen Job als Data Scientist/Analyst bekommt. Deshalb sind hier 4 Empfehlungen, wie wir vorgehen würden, wenn wir nochmal starten müssten:

1. Verschaff dir einen Überblick über die Branche. Was möchtest du später machen? Möchtest du ein Unternehmen gründen, selbstständig arbeiten oder eine Anstellung?
2. Fang mit programmieren lernen an, idealerweise Python oder R.
3. Schaff dir Basic-Wissen im Bereich Datenbanken inkl. SQL drauf.
4. Was interessiert dich? Mach Kaggle-Challenges und bau deine eigene Anwendung. Wenn du Fußball magst, versuch doch aus historischen Daten die Gewinner der Bundesliga vorherzusagen (naja sollte auch so nicht schwer sein 😉 )...
Bonus Hinweis: Nimm dir Hilfe vom Experten, wenn du schnell deinen Einstieg schaffen möchtest ohne frustriert zu sein.

03/05/2022

Lesenswerter Artikel darüber, ob Data Science die richtige Wahl im Jahr 2021 ist. Kurz: Es kommt drauf an 😉
Unsere Einschätzung:
Ja, wenn:
- Du flexibel arbeiten möchtest.
- Du keine Angst vor Herausforderungen hast.
- Du gerne sehr gutes Geld verdienen möchtest.
Nein, wenn:
- Du keine Lust auf programmieren hast.
- Du nicht abstrakt denken möchtest.
https://towardsdatascience.com/should-you-consider-being...

03/05/2022

Was kann man mit Data Science machen? Hier mal 5 Ideen für Projekte, die ihr aus Spaß machen könnt und mit denen ihr schnell die Grundwerkzeuge lernen werdet:
1. Versucht für eine Bank vorherzusagen, welche Transaktion Fraud ist (also fake/nicht rechtens).
https://www.kaggle.com/.../credit-card-fraud-detection...
2. Happiness 😃 Welches Land ist am glücklichsten und warum 😉?
https://www.kaggle.com/unsdsn/world-happiness
3. Wie gefährlich ist San Fransisco?
https://www.kaggle.com/c/sf-crime

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