{"id":97890,"date":"2020-10-22T20:43:19","date_gmt":"2020-10-22T18:43:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction"},"modified":"2021-02-01T11:42:45","modified_gmt":"2021-02-01T09:42:45","slug":"razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","title":{"rendered":"Wir kl\u00e4ren den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDiese beiden modischen Begriffe aus der Data Science verwirren viele Menschen. Data Mining wird oft falsch verstanden als das blo\u00dfe Extrahieren und Abrufen von Daten, dabei ist es weitaus komplexer. In diesem Beitrag kl\u00e4ren wir die Missverst\u00e4ndnisse rund um Mining und untersuchen den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Was ist Data Mining?<\/h2>\n<p>Data Mining, auch genannt <strong>Wissensentdeckung in Datenbanken (KDD)<\/strong>, ist eine Methode, die h\u00e4ufig verwendet wird, um gro\u00dfe Datenmengen mithilfe statistischer und mathematischer Methoden zu analysieren, um verborgene Muster oder Trends zu identifizieren und daraus Wert zu sch\u00f6pfen.<\/p>\n<h2>Was kann mit Data Mining erreicht werden?<\/h2>\n<p>Durch die Automatisierung des Prozesses <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">k\u00f6nnen Data Mining-Tools<\/a><\/noindex> Datenbanken durchsuchen und verborgene Muster effizient aufdecken. F\u00fcr Unternehmen wird Data Mining h\u00e4ufig verwendet, um Muster und Zusammenh\u00e4nge in Daten zu erkennen, die helfen, fundierte Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen.<\/p>\n<h2>Anwendungsbeispiele<\/h2>\n<p>Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet wurde, begannen Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen, einschlie\u00dflich Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Transport, Telekommunikation, E-Commerce usw., Methoden des Data Mining zu nutzen, um aus Daten Informationen zu gewinnen. Data Mining kann dabei helfen, Kunden zu segmentieren, Betrug aufzudecken, Verkaufsprognosen zu erstellen und vieles mehr.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Kundensegmentierung<\/b><br \/>\nDurch die Analyse von Kundendaten und das Erkennen von Merkmalen zielgerichteter Kunden k\u00f6nnen Unternehmen diese in eine separate Gruppe einordnen und spezielle Angebote erstellen, die ihren Bed\u00fcrfnissen entsprechen.<\/li>\n<li><b>Warenkorbanalyse<\/b><br \/>\nDiese Methode basiert auf der Theorie, dass, wenn Sie eine bestimmte Gruppe von Produkten kaufen, Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit eine andere Gruppe von Produkten ebenfalls kaufen werden. Ein bekanntes Beispiel: Wenn V\u00e4ter Windeln f\u00fcr ihre Babys kaufen, kaufen sie in der Regel auch Bier zusammen mit den Windeln.<\/li>\n<li><b>Verkaufsprognose<\/b><br \/>\nDas mag wie eine Analyse eines Marktportfolios erscheinen, aber dieses Mal wird die Datenanalyse verwendet, um vorherzusagen, wann ein K\u00e4ufer das Produkt in Zukunft erneut kaufen wird. Zum Beispiel kauft ein Trainer eine Dose Protein, die f\u00fcr 9 Monate reichen sollte. Der Laden, der dieses Protein verkauft, plant, in 9 Monaten ein neues herauszubringen, damit der Trainer es erneut kauft.<\/li>\n<li><b>Betrugserkennung<\/b><br \/>\nData Mining hilft beim Bau von Modellen zur Betrugserkennung. Durch das Sammeln von Mustern betr\u00fcgerischer und wahrer Berichte erhalten Unternehmen die M\u00f6glichkeit zu bestimmen, welche Transaktionen verd\u00e4chtig sind.<\/li>\n<li><b>Mustererkennung in der Produktion<\/b><br \/>\nIn der verarbeitenden Industrie wird Data Mining verwendet, um bei der Gestaltung von Systemen zu helfen, indem Zusammenh\u00e4nge zwischen der Produktarchitektur, den Profilen und den Bed\u00fcrfnissen der Kunden aufgedeckt werden. Data Mining kann auch die Entwicklungszeiten und Kosten f\u00fcr Produkte vorhersagen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Und das sind nur einige Einsatzszenarien f\u00fcr Data Mining.<\/p>\n<h2>Schritte im Data Mining<\/h2>\n<p>Data Mining ist ein umfassender Prozess, der das Sammeln, Ausw\u00e4hlen, Bereinigen, Umwandeln und Extrahieren von Daten umfasst, um Muster zu bewerten und letztendlich Wert zu sch\u00f6pfen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>In der Regel l\u00e4sst sich der gesamte Data-Mining-Prozess auf 7 Phasen zusammenfassen:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Datenbereinigung<\/b><br \/>\nIn der realen Welt werden Daten nicht immer bereinigt und strukturiert. Oft sind sie unordentlich, unvollst\u00e4ndig und k\u00f6nnen Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Ergebnis des Data Mining genau ist, m\u00fcssen die Daten zun\u00e4chst bereinigt werden. Zu den Methoden der Bereinigung geh\u00f6ren das Ausf\u00fcllen fehlender Werte, automatische und manuelle Kontrollen usw.<\/li>\n<li><b>Datenintegration<\/b><br \/>\nIn dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert. Quellen k\u00f6nnen Datenbanken, Textdateien, Tabellen, Dokumente, mehrdimensionale Datenarrays, das Internet usw. sein.<\/li>\n<li><b>Datenauswahl<\/b><br \/>\nIn der Regel sind nicht alle integrierten Daten f\u00fcr das Data Mining erforderlich. Die Datenauswahl ist die Phase, in der aus einer gro\u00dfen Datenbank nur die n\u00fctzlichen Daten ausgew\u00e4hlt und extrahiert werden.<\/li>\n<li><b>Datenumwandlung<\/b><br \/>\nNach der Auswahl der Daten werden sie in geeignete Formate f\u00fcr das Data Mining umgewandelt. Dieser Prozess umfasst Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw.<\/li>\n<li><b>Intelligente Datenanalyse<\/b><br \/>\nHier kommt der wichtigste Teil des Data Mining ins Spiel \u2013 die Anwendung intelligenter Methoden zur Entdeckung von Mustern. Der Prozess beinhaltet Regression, Klassifikation, Prognose, Clusteranalyse, Assoziationsstudien und vieles mehr.<\/li>\n<li><b>Modellbewertung<\/b><br \/>\nDiese Phase zielt darauf ab, potenziell n\u00fctzliche, leicht verst\u00e4ndliche Muster sowie Muster zu identifizieren, die Hypothesen best\u00e4tigen.<\/li>\n<li><b>Wissen pr\u00e4sentieren<\/b><br \/>\nIn der abschlie\u00dfenden Phase werden die gewonnenen Informationen ansprechend visualisiert unter Verwendung von Methoden zur Wissenspr\u00e4sentation und Visualisierung.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Nachteile des Data Mining<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Hohe Investitionen an Zeit und Aufwand<\/b><br \/>\nDa die Datenextraktion ein langwieriger und komplexer Prozess ist, erfordert sie viel Arbeit von produktiven und qualifizierten Fachleuten. Experten f\u00fcr Datenanalyse k\u00f6nnen leistungsstarke Tools zur Datenextraktion nutzen, ben\u00f6tigen jedoch Fachkr\u00e4fte, um die Daten vorzubereiten und die Ergebnisse zu verstehen. Daher kann die Verarbeitung aller Informationen einige Zeit in Anspruch nehmen.<\/li>\n<li><b>Datenschutz und Datensicherheit<\/b><br \/>\nDa die Datenextraktion Informationen \u00fcber Kunden durch Marktforschungsmethoden sammelt, kann sie die Privatsph\u00e4re der Nutzer verletzen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Hacker auf Daten zugreifen, die in Datenextraktionssystemen gespeichert sind. Dies stellt eine Bedrohung f\u00fcr die Datensicherheit der Kunden dar. Wenn gestohlene Daten missbraucht werden, kann dies anderen leicht schaden.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Oben finden Sie eine kurze Einf\u00fchrung in die Datenextraktion. Wie bereits erw\u00e4hnt, umfasst die Datenextraktion den Prozess der Sammlung und Integration von Daten, zu dem auch der Prozess der Datenextraktion selbst geh\u00f6rt. In diesem Fall kann man mit Sicherheit sagen, dass die Datenextraktion Teil eines langwierigen Prozesses der Datenextraktion sein kann.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Was ist Datenextraktion?<\/h2>\n<p>Auch bekannt als \u201eWebdatenextraktion\u201c und \u201eWeb-Scraping\u201c bezeichnet dieser Prozess das Herausziehen von Daten aus (in der Regel unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen in zentralisierte Ablageorte f\u00fcr die Speicherung oder weitere Verarbeitung. Zu den unstrukturierten Datenquellen geh\u00f6ren insbesondere Webseiten, E-Mails, Dokumente, PDF-Dateien, gescannte Texte, Mainframe-Berichte, Banddateien, Anzeigen usw. Die zentralisierten Speicher k\u00f6nnen lokal, cloudbasiert oder hybrid sein. Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenaus extraction keine Verarbeitung oder andere Analysen umfasst, die sp\u00e4ter stattfinden k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2>Was kann mit Data Extraction gemacht werden?<\/h2>\n<p>Die Ziele der Datenaus extraction lassen sich haupts\u00e4chlich in drei Kategorien unterteilen.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Archivierung<\/b><br \/>\nDie Datenaus extraction kann Daten aus physischen Formaten - B\u00fccher, Zeitungen, Rechnungen - in digitale Formate wie Datenbanken f\u00fcr die Speicherung oder Sicherung umwandeln.<\/li>\n<li><b>Datenformat\u00e4nderung<\/b><br \/>\nWenn Sie Daten von Ihrer aktuellen Website auf eine neue, sich in der Entwicklungsphase befindliche Website \u00fcbertragen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie die Daten von Ihrer eigenen Website durch Extraktion sammeln.<\/li>\n<li><b>Datenanalyse<\/b><br \/>\nZus\u00e4tzliche Analysen der extrahierten Daten sind weit verbreitet, um ein besseres Verst\u00e4ndnis zu erlangen. Dies k\u00f6nnte \u00e4hnlich erscheinen wie Datenanalyse im Data Mining, jedoch ist die Datenanalyse das Ziel der Extraktion und nicht Teil davon. Dar\u00fcber hinaus erfolgt die Datenanalyse auf eine andere Weise. Ein Beispiel daf\u00fcr ist, dass Betreiber von Online-Shops Informationen \u00fcber Produkte von E-Commerce-Websites wie Amazon extrahieren, um die Wettbewerbstrategien in Echtzeit zu \u00fcberwachen. Wie beim Data Mining ist auch die Datenauswertung ein automatisierter Prozess mit vielen Vorteilen. Fr\u00fcher mussten Menschen Daten manuell von einem Ort zum anderen kopieren und einf\u00fcgen, was sehr zeitaufwendig war. Die Datenauswertung beschleunigt die Erfassung und erh\u00f6ht erheblich die Genauigkeit der extrahierten Daten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Einige Anwendungsbeispiele f\u00fcr die Datenauswertung<\/h2>\n<p>\u00c4hnlich wie Data Mining wird die Datenextraktion in verschiedenen Branchen weit verbreitet eingesetzt. Neben der Preis\u00fcberwachung im E-Commerce kann die Datenextraktion auch bei der Eigenforschung, Nachrichtenaggregation, Marketing, in der Immobilienbranche, im Reise- und Tourismussektor, in der Beratung, im Finanzwesen und vielen weiteren Bereichen helfen.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Lead-Generierung<\/b><br \/>\nUnternehmen k\u00f6nnen Daten aus Verzeichnissen wie Yelp, Crunchbase, Yellowpages extrahieren und Leads zur Gesch\u00e4ftsentwicklung generieren. Sehen Sie sich das Video unten an, um zu erfahren, wie Sie Daten aus Yellowpages mit Hilfe von <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/big-announcement-web-scraping-template-take-away\">einer Web-Scraping-Vorlage<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><center><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5f9016d7d4323713fd415857\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe><\/center><\/li>\n<li><b>Inhalts- und Nachrichtenaggregation<\/b><br \/>\nAggregierende Content-Websites k\u00f6nnen regelm\u00e4\u00dfige Datenstr\u00f6me aus mehreren Quellen erhalten und ihre Seiten aktuell halten.<\/li>\n<li><b>Sentiment-Analyse<\/b><br \/>\nNach der Extraktion von Bewertungen, Kommentaren und Feedback aus sozialen Medien wie Instagram und Twitter k\u00f6nnen Fachkr\u00e4fte die zugrunde liegenden Ansichten analysieren und Einblicke gewinnen, wie eine Marke, ein Produkt oder ein Ph\u00e4nomen wahrgenommen wird.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Schritte zur Datenextraktion<\/h2>\n<p>Die Datenextraktion ist der erste Schritt in ETL (Extract, Transform, Load: Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren). ETL und ELT sind wesentliche Bestandteile einer umfassenden Datenintegrationsstrategie. Mit anderen Worten, die Datenextraktion kann Teil des Datenabbaus sein.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nExtrahieren, Transformieren, Laden<\/p>\n<p>W\u00e4hrend das Data Mining die Beschaffung von Informationen aus gro\u00dfen Datenmengen umfasst, ist die Datenextraktion ein deutlich k\u00fcrzerer und einfacherer Prozess. Er l\u00e4sst sich auf drei Schritte reduzieren:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Datenquelle ausw\u00e4hlen<\/b><br \/>\nW\u00e4hlen Sie die Quelle aus, aus der Sie Daten extrahieren m\u00f6chten, zum Beispiel eine Website.<\/li>\n<li><b>Daten sammeln<\/b><br \/>\nSchicken Sie eine \"GET\"-Anfrage an die Website und analysieren Sie das zur\u00fcckgegebene HTML-Dokument mit Programmiersprachen wie Python, PHP, R, Ruby usw.<\/li>\n<li><b>Datenspeicherung<\/b><br \/>\nSpeichern Sie die Daten in Ihrer lokalen Datenbank oder in einer Cloud-Speicherung f\u00fcr zuk\u00fcnftige Verwendung. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, erscheinen Ihnen die oben genannten Schritte m\u00f6glicherweise einfach. Wenn Sie jedoch nicht programmieren, gibt es einen schnelleren Weg \u2014 verwenden Sie Datenextraktionstools, wie zum Beispiel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Datenextraktionstools, ebenso wie Data-Mining-Tools, sind darauf ausgelegt, Energie zu sparen und die Datenverarbeitung f\u00fcr alle zu vereinfachen. Diese Tools sind nicht nur kosteneffektiv, sondern auch anf\u00e4ngerfreundlich. Sie erm\u00f6glichen es den Nutzern, Daten innerhalb weniger Minuten zu sammeln, sie in der Cloud zu speichern und in viele Formate zu exportieren: Excel, CSV, HTML, JSON oder in Datenbanken \u00fcber API.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Nachteile der Datenextraktion<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Serverausfall<\/b><br \/>\nBei der Datenextraktion in gro\u00dfem Ma\u00dfstab kann der Webserver der Zielseite \u00fcberlastet werden, was zu einem Serverausfall f\u00fchren kann. Dies schadet den Interessen des Webseiteninhabers.<\/li>\n<li><b>IP-Sperre<\/b><br \/>\nWenn eine Person zu h\u00e4ufig Daten sammelt, k\u00f6nnen Websites ihre IP-Adresse sperren. Die Ressource kann die IP-Adresse vollst\u00e4ndig blockieren oder den Zugriff einschr\u00e4nken, wodurch die Daten unvollst\u00e4ndig werden. Um Daten zu extrahieren und eine Sperre zu vermeiden, sollte dies mit moderater Geschwindigkeit und unter Anwendung einiger Anti-Blockierungsmethoden erfolgen.<\/li>\n<li><b>Rechtsprobleme<\/b><br \/>\nDas Extrahieren von Daten aus dem Web bewegt sich in einer Grauzone, was die Legalit\u00e4t betrifft. Gro\u00dfe Seiten wie LinkedIn und Facebook geben in ihren Nutzungsbedingungen klar an, dass jede automatische Datenerhebung verboten ist. Zwischen diesen Unternehmen gab es zahlreiche Klagen aufgrund von Bot-Aktivit\u00e4ten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Mining und Data Extraction<\/h2>\n<ol>\n<li>Data Mining wird auch als Wissenserkennung in Datenbanken, Wissensextraktion, Daten-\/Musteranalyse, Informationssammlung bezeichnet. Data Extraction wird synonym verwendet mit Web-Datenextraktion, Web-Crawling, Datensammlung und so weiter.<\/li>\n<li>Forschungen im Bereich Data Mining basieren haupts\u00e4chlich auf strukturierten Daten, w\u00e4hrend bei der Datenextraktion diese meist aus unstrukturierten oder schlecht strukturierten Quellen stammen.<\/li>\n<li>Ziel des Data Mining ist es, Daten f\u00fcr die Analyse n\u00fctzlicher zu machen. Data Extraction hingegen ist das Sammeln von Daten an einem Ort, wo sie gespeichert oder verarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Die Analyse beim Data Mining basiert auf mathematischen Methoden zur Identifizierung von Mustern oder Trends. Data Extraction beruht auf Programmiersprachen oder Tools zur Datenextraktion, die nutzt werden, um Quellen zu durchforsten.<\/li>\n<li>Ziel des Data Mining ist es, Fakten zu finden, die zuvor unbekannt oder ignoriert wurden, w\u00e4hrend sich die Data Extraction mit vorhandenen Informationen befasst.<\/li>\n<li>Data Mining ist komplexer und erfordert gr\u00f6\u00dfere Investitionen in die Schulung von Personen. Data Extraction kann mit dem richtigen Werkzeug \u00e4u\u00dferst einfach und kosteneffizient sein.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wir helfen Anf\u00e4ngern, sich im Datenverkehr nicht zu verlieren. 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href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-science-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSTCAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Online Bootcamp f\u00fcr Data Science<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Ausbildung zum Data Analysten von Grund auf<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Online Bootcamp f\u00fcr Data Analytics<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kurs \u201ePython f\u00fcr Webentwicklung\u201c<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><b class=\"spoiler_title\">Weitere Kurse<\/b><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Datenanalyse-Kurs<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">DevOps-Kurs<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Beruf Webentwickler<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Beruf iOS-Entwickler von Grund auf<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Beruf Android-Entwickler von Grund auf<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Beruf Java-Entwickler von Grund auf<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">JavaScript-Kurs<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kurs \u00fcber Machine Learning<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kurs \u201eMathematik und Machine Learning f\u00fcr Data Science\u201c<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Fortgeschrittener Kurs \u201eMachine Learning Pro + Deep Learning\u201c<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Empfohlene Artikel<\/h2>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">Wie man Data Scientist wird, ohne Online-Kurse<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 kostenlose Kurse von der Ivy League<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">So lernt man Machine Learning f\u00fcnf Tage die Woche f\u00fcr neun Monate am St\u00fcck<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">Was verdient ein Datenanalyst: Gehalts\u00fcbersicht und Stellenangebote in Russland und im Ausland 2020<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning und Computer Vision in der F\u00f6rderindustrie<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0414\u0432\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 Data Science, \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439. 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