Data Science in Python – Matplotlib (Teil 4)

Moritz Gnisia Blog, Data Science

Nachdem wir in dem vorherigen Artikel eine Einführung in Pandas gegeben haben und somit nun Daten auswählen sowie manipulieren können, soll sich in diesem Artikel alles um die Visualisierung von Daten drehen. Bekanntlicherweise lassen sich mit der passenden Grafik Daten häufig noch besser verstehen und ermöglichen eine andere Art der Interpretation, unabhängig von Mittelwerten und anderen Kennzahlen. Welche Bibliothek zu …

greedy forest

Regularized Greedy Forest – The Scottish Play (Act II)

Fabian Müller Blog, Data Science

In part one of the blog post, the Regularized Greedy Forest (RGF) was introduced as a contender to the more frequently used technique of Gradient Boosting Decision Trees (GBDT). Now it is time to turn words into actions and find out whether it actually is. Among all GBDT implementations, XGBoost is probably the most commonly used implementation in the field …

data transformation

Pipelines mit sklearn

Martin Albers Blog, Data Science

Es wird häufig angenommen, dass die meiste Arbeit von Data Scientisten darin besteht Algorithmen auszuwählen und zu tunen. Eine Umfrage von Crowdflower aus dem Jahr 2016 hat jedoch ergeben, dass die meiste Zeit dafür aufgewendet wird, Daten zu bereinigen und zu transformieren. Auch bei modernen Algorithmen im Bereich des Deep Learning ist dies nötig, um entweder die Performance des Modells …

Panda Titelbild

Data Science in Python – Pandas (Teil 3)

Moritz Gnisia Blog, Data Science

Nachdem mein Kollege Marvin in seinem Artikel die Bibliothek NumPy vorgestellt hat, wird sich dieser STATWORX Blog Beitrag rund um die Bibliothek Pandas drehen. Pandas fußt zu einem großen Teil auf NumPy, bietet allerdings gerade für einen Einsteiger in den Data Science Bereich eine einfache Möglichkeit, Daten in Python einzulesen sowie zu manipulieren. Wer die Funktionsweise von NumPy verstanden hat, …

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Data Science in Python – der Kern des Ganzen (Teil 2)

Marvin Taschenberger Blog, Data Science

Im vorherigen Teil dieser STATWORX Reihe haben wir uns mit verschiedenen Datenstrukturen auseinander gesetzt. Darunter jene, die uns in Python direkt ‚Out of the box‘ zur Verfügung stehen, als auch NumPy’s ndarrays. Bei den nativen Containern (z.B. Tuples oder Listen) konnten wir feststellen, dass nur die Listen unseren Anforderungen im Rahmen der Arbeit mit Daten – veränderbar und indizierbar – …

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Data Science in Python – Vorstellung von nützlichen Datenstrukturen Teil 1

Marvin Taschenberger Blog, Data Science

Zu Beginn ein kurzer Rückblick in unserem ersten Blog Beitrag zum Thema Data Science mit Python. Wir haben uns mit mit einigen grundlegenden Python-Werkzeugen auseinander gesetzt haben, die uns es ermöglicht, mit IPython oder auch mit Jupyter Notebooks sehr interaktiv zu arbeiten. In diesem Teil stellen wir Euch nun Möglichkeiten vor Zahlen und Variablen eine Struktur zu geben sowie Berechnungen …

burglr – stealing code from the web

André Bleier Blog, Data Science

Introduction All we do at STATWORX all day long is stealing code from the web. That is why I thought it would only be fair to code a function which does that conveniently. With burglr you have all functions and kickass machine learning models at your fingertips. This would have been a more exciting description of the function I will …

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Regularized Greedy Forest – The Scottish Play (Act I)

Fabian Müller Blog, Data Science, Statistik

Macbeth shall never vanquish'd be until Great Birnam Wood to high Dunsinane Hill Shall come against him. (Act 4, Scene 1) In Shakespeare's The Tragedy of Macbeth, the prophecy of Birnam Wood is one of three misleading prophecies foreshadowing the defeat of the protagonist of the same name. While highly unlikely, the event of a nearby forest moving towards his …