In unseren bisherigen Artikeln zu Data Science in Python haben wir uns mit der grundlegenden Syntax, Datenstrukturen, Arrays, der Datenvisualisierung und Manipulation/Selektion auseinander gesetzt. Was jetzt noch für den Einstieg fehlt, ist die Möglichkeit Modelle auf die Daten anzuwenden, um so zum einen Muster in diese zu erkennen und zum anderen Prädiktionen abzuleiten. Die Vielfalt an implementierten Modellen in Python …
In the first part of this blog post, we talked about what a DAG is, how to apply this mathematical concept in project planning and programming and why we at STATWORX decided to use Airflow compared to other workflow managers. In this part, however, we will get more technical and investigate a quite informative hello-world programming and how to set …
As many others too, me and some colleagues at STATWORX took part in a little betting game for the World Cup 2018. Since the group stage is over, I was wondering how well – or better – how worse my prediction was. I am comparing my result with other predictions by using the point system of the betting game. All …
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 …
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 …
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 …
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, …
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 – …
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 …
The story continues As Christian and I have already mentioned in part 1 of this simulation study series, pandas and data.table have become the most widely used packages for data manipulation in Python and R, respectively (in R, of course, one may not miss mentioning the dplyr package). Furthermore, at STATWORX we have experts in both domains, and besides having …