{"product_id":"no-code-data-science","title":"No-Code Data Science","description":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eData-Science- und Machine-Learning-Projekte mit KNIME ohne Programmierung praxisnah umsetzen\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFür \u003cb\u003eData Analysts, Business Analysts, Data Scientists, Fachkräfte und Studierende\u003c\/b\u003e, die \u003cb\u003eDatenanalyse und Machine Learning ohne Programmierung\u003c\/b\u003e einsetzen möchten\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMit der \u003cb\u003ekostenlosen Open-Source-Software KNIME\u003c\/b\u003e Daten aufbereiten, analysieren und \u003cb\u003eMachine-Learning-Modelle entwickeln und bewerten\u003c\/b\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cb\u003eVollständige Data-Science-Projekte nach dem CRISP-DM-Prozess\u003c\/b\u003e strukturiert umsetzen, von der Problemstellung bis zum Einsatz der Ergebnisse\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cb\u003ePraxisnahe Anwendungsfälle aus Marketing, Finanzen, Produktion und weiteren Branchen\u003c\/b\u003e nachvollziehen und auf eigene Fragestellungen übertragen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cb\u003eWiederverwendbare Workflows entwickeln und automatisieren\u003c\/b\u003e, um Datenanalysen effizient in betriebliche Abläufe und Entscheidungsprozesse einzubinden\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eData Science ohne Programmierung\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDieses Buch richtet sich an Data Scientists, Data Analysts und Business Analysts, an Fach- und Führungskräfte aus den Fachabteilungen sowie an Studierende, die datengetriebene Projekte ohne Programmierung realisieren möchten. Es zeigt Ihnen, wie Sie vollständige Data-Science- und Machine-Learning-Projekte mit visuellen Workflows umsetzen. Sie bereiten Daten auf, trainieren Modelle, bewerten die Ergebnisse fachlich sowie technisch und entwickeln Workflows, die sich im Arbeitsalltag wiederverwenden und automatisieren lassen. Hierbei kommt die Open-Source-Plattform KNIME zum Einsatz.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eData-Science-Workflows in KNIME umsetzen\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAls methodischer Rahmen dient der bewährte CRISP-DM-Prozess. Schritt für Schritt durchlaufen Sie Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment. Die einzelnen Phasen setzen Sie dabei direkt in KNIME um. Sie lernen, Zielgrößen sauber zu definieren, Datenrisiken zu erkennen, Schwellenwerte festzulegen und Analyseergebnisse in konkrete Entscheidungen und Prozessschritte zu überführen.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003ePraxisnahe Projekte für reale Anwendungsfälle\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eBeispielprojekte aus verschiedenen Branchen zeigen, wie sich der methodische Ansatz auf unterschiedliche Fragestellungen übertragen lässt: von Kampagnenreaktionen und Kundenabwanderung über Kreditrisiken, Betrugserkennung und Produktionsqualität bis zu Anwendungen in Healthcare, Diagnostik und Retail. So entwickeln Sie eine systematische Vorgehensweise, mit der Sie eigene Analyse-, Machine-Learning- und Automatisierungsprojekte mit KNIME realisieren können.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAus dem Inhalt:\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eKNIME Analytics Platform und Workflow Editor kennenlernen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCRISP-DM als KNIME-Workflow umsetzen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNodes konfigurieren, verbinden und ausführen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWorkflows mit Metanodes strukturieren\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWiederverwendbare KNIME-Komponenten erstellen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCSV-, Excel-, Datenbank- und API-Daten anbinden\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDatenprofiling, EDA und Daten-qualität prüfen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDaten transformieren und Features entwickeln\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDatenquellen mit KNIME zusammenführen\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelle mit Learner, Predictor und Scorer\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLogistische Regression, Decision Trees, Random Forest und XGBoost\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCross-Validation und Hyperparameter-Tuning\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelle bewerten: Cutoff, Top-N, Lift, ROC und Fehlerkosten\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDeployment, Automatisierung, Monitoring und Drift\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Buchserien.de","offers":[{"title":"Neuware","offer_id":55439848243538,"sku":"9783747511503","price":39.99,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0615\/7002\/3593\/files\/bild_8ac2e33c-b1d4-4d8d-bec4-960252bc5d67.jpg?v=1794569696","url":"https:\/\/www.buchserien.de\/products\/no-code-data-science","provider":"Buchserien.de","version":"1.0","type":"link"}