Das Thema der Signifikanz ist ein - wenn nicht der - Grundbaustein der Statistik. In dieser Episode widmen wir uns dem Konzept dieses statistischen Standard-Werkzeugs und klären vor allem welche Rolle Signifikanz im Bereich Data Science und Machine Learning spielt.
Links:
<ul><li>Silver, N. (2012). <a href='https://www.google.de/books/edition/The_Signal_and_the_Noise/SI-VqAT4_hYC?hl=de&gbpv=0'>The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't.</a> USA: Penguin Publishing Group.</li>
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Das Thema der Signifikanz ist ein - wenn nicht der - Grundbaustein der Statistik. In dieser Episode widmen wir uns dem Konzept dieses statistischen Standard-Werkzeugs und klären vor allem welche Rolle Signifikanz im Bereich Data Science und Machine Learning spielt. Links: Silver, N. (2012). The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't. USA: Penguin Publishing Group.

Das Thema der Signifikanz ist ein - wenn nicht der - Grundbaustein der Statistik. In dieser Episode widmen wir uns dem Konzept dieses statistischen Standard-Werkzeugs und klären vor allem welche Rolle Signifikanz im Bereich Data Science und Machine Learning spielt.
Links:
<ul><li>Silver,&nbsp;N.&nbsp;(2012).&nbsp;<a href="https://www.google.de/books/edition/The_Signal_and_the_Noise/SI-VqAT4_hYC?hl=de&amp;gbpv=0" rel="noopener noreferrer">The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't.</a>&nbsp;USA:&nbsp;Penguin Publishing Group.</li>
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#10: Signifikanz

Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber.

Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.

Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

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