{"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, wo der Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction liegt","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, wo der Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction liegt\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDiese beiden trendigen Begriffe, die mit Data Science verbunden sind, verwirren viele Menschen. Data Mining wird oft f\u00e4lschlicherweise als Datenextraktion und -erfassung verstanden, aber in Wirklichkeit ist alles viel komplizierter. In diesem Beitrag werden wir die Punkte \u00fcber Mining kl\u00e4ren und den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction herausfinden.<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>Knowledge Discovery in Databases (KDD)<\/strong>, ist eine Methode, die h\u00e4ufig f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen verwendet wird, um versteckte Muster oder Trends zu finden und aus ihnen Wert zu sch\u00f6pfen, oft unter Verwendung statistischer und mathematischer Methoden.<\/p>\n<h2>Was kann man mit Data Mining tun?<\/h2>\n<p>Durch die Automatisierung des Prozesses k\u00f6nnen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">Data Mining-Tools<\/a><\/noindex> Datenbanken durchsuchen und effektiv versteckte Muster aufdecken. F\u00fcr Unternehmen wird Data Mining h\u00e4ufig eingesetzt, um Muster und Zusammenh\u00e4nge in Daten zu ermitteln, die dabei helfen, optimale Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen.<\/p>\n<h2>Anwendungsbeispiele<\/h2>\n<p>Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet wurde, begannen Unternehmen aus verschiedenen Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Transport, Telekommunikation, E-Commerce usw., Methoden des Data Minings einzusetzen, um Informationen aus Daten zu gewinnen. Data Mining kann helfen, Kunden zu segmentieren, Betrug aufzudecken, Verk\u00e4ufe vorherzusagen und vieles mehr.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Kundensegmentierung<\/b><br \/>\nDurch die Analyse von Kundendaten und die Identifizierung der Merkmale von Zielkunden k\u00f6nnen Unternehmen diese in separate Gruppen einteilen und ma\u00dfgeschneiderte Angebote unterbreiten, 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, es wahrscheinlich ist, dass Sie auch eine andere Produktgruppe kaufen. 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 \/>\nDies mag wie eine Analyse des Marktportfolios erscheinen, aber diesmal wird die Datenanalyse genutzt, um vorherzusagen, wann der K\u00e4ufer in Zukunft das Produkt erneut kaufen wird. Zum Beispiel kauft ein Trainer eine Dose Protein, die f\u00fcr 9 Monate reichen sollte. Der Shop, der dieses Protein verkauft, plant, in 9 Monaten eine neue auf den Markt zu bringen, damit der Trainer es erneut kauft.<\/li>\n<li><b>Betrugserkennung<\/b><br \/>\nData Mining hilft beim Aufbau von Modellen zur Betrugserkennung. Durch das Sammeln von Mustern betr\u00fcgerischer und wahrheitsgem\u00e4\u00dfer Berichte erhalten Unternehmen die M\u00f6glichkeit, verd\u00e4chtige Transaktionen zu identifizieren.<\/li>\n<li><b>Mustererkennung in der Produktion<\/b><br \/>\nIn der verarbeitenden Industrie wird Data Mining eingesetzt, um bei der Gestaltung von Systemen zu helfen, indem Beziehungen zwischen der Produktarchitektur, dem Profil und den Bed\u00fcrfnissen der Kunden aufgedeckt werden. Data Mining kann auch die Entwicklungszeiten und Kosten von Produkten vorhersagen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Und das sind nur einige Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Data Mining.<\/p>\n<h2>Phasen des Data Mining<\/h2>\n<p>Data Mining ist ein ganzheitlicher Prozess des Sammelns, Ausw\u00e4hlens, Reinigens, Transformierens und Extrahierens von Daten zur Bewertung von Mustern und letztendlich zur Wertsch\u00f6pfung.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren, wo der Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction liegt\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>Im Allgemeinen kann der gesamte Data Mining-Prozess in 7 Phasen zusammengefasst werden:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Datenreinigung<\/b><br \/>\nIn der realen Welt werden Daten nicht immer gereinigt und strukturiert. Oft sind sie rauschhaft, unvollst\u00e4ndig und k\u00f6nnen Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Ergebnis des Data Mining genau ist, m\u00fcssen die Daten zuerst gereinigt werden. Zu den Methoden der Datenreinigung geh\u00f6ren das Ausf\u00fcllen fehlender Werte, automatisierte und manuelle Kontrollen usw.<\/li>\n<li><b>Datenintegration<\/b><br \/>\nDies ist die Phase, in der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert werden. Zu den Quellen k\u00f6nnen Datenbanken, Textdateien, Tabellenkalkulationen, Dokumente, mehrdimensionale Datenarrays, das Internet usw. geh\u00f6ren.<\/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 n\u00fctzliche Daten ausgew\u00e4hlt und extrahiert werden.<\/li>\n<li><b>Datentransformation<\/b><br \/>\nNach der Auswahl werden die Daten in geeignete Formen f\u00fcr das Data Mining umgewandelt. Dieser Prozess umfasst Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw.<\/li>\n<li><b>Intelligente Datenanalyse<\/b><br \/>\nHier beginnt der wichtigste Teil des Data Mining \u2014 die Verwendung intelligenter Methoden zur Mustererkennung. Der Prozess umfasst Regression, Klassifizierung, Prognose, Clusteranalyse, Assoziationsstudien und vieles mehr.<\/li>\n<li><b>Modellbewertung<\/b><br \/>\nDieser Schritt zielt darauf ab, potenziell n\u00fctzliche, leicht verst\u00e4ndliche Muster sowie Muster, die Hypothesen st\u00fctzen, zu identifizieren.<\/li>\n<li><b>Wissensdarstellung<\/b><br \/>\nIn der abschlie\u00dfenden Phase wird die gewonnene Information ansprechend dargestellt, unter Verwendung von Methoden der Wissensdarstellung und Visualisierung.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Nachteile des Data Mining<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Hoher Zeit- und Arbeitsaufwand<\/b><br \/>\nDa Data Mining ein langwieriger und komplexer Prozess ist, erfordert es erhebliche Arbeit von produktiven und qualifizierten Fachleuten. Datenanalysten k\u00f6nnen auf leistungsstarke Data Mining-Tools zur\u00fcckgreifen, ben\u00f6tigen jedoch Spezialisten zur Datenaufbereitung und zum Verst\u00e4ndnis der Ergebnisse. Daher kann die Verarbeitung aller Informationen einige Zeit in Anspruch nehmen.<\/li>\n<li><b>Datenschutz und Datensicherheit<\/b><br \/>\nDa Data Mining Informationen \u00fcber Kunden mithilfe von Marktforschungsmethoden sammelt, kann dies die Privatsph\u00e4re der Nutzer beeintr\u00e4chtigen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Hacker Zugang zu in Data Mining-Systemen gespeicherten Daten erhalten. Dies stellt eine Bedrohung f\u00fcr die Sicherheit der Kundendaten dar. Wenn gestohlene Daten missbraucht werden, kann dies leicht anderen schaden.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Oben finden Sie eine kurze Einf\u00fchrung in das Data Mining. Wie bereits erw\u00e4hnt, umfasst Data Mining den Prozess des Sammelns und Integratierens von Daten, der den Prozess der Datenextraktion einschlie\u00dft. In diesem Fall kann man mit Sicherheit sagen, dass die Datenextraktion Teil des langwierigen Data Mining-Prozesses sein kann.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Was ist Datenextraktion?<\/h2>\n<p>Auch bekannt als \u201eWeb-Datenextraktion\u201c und \u201eWeb-Scraping\u201c ist dieser Prozess der Akt des Extrahierens von Daten aus (gew\u00f6hnlich unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen in zentralisierte Orte und deren Zentralisierung an einem Ort zur Speicherung oder weiteren Verarbeitung. Insbesondere zu den unstrukturierten Datenquellen geh\u00f6ren Webseiten, E-Mails, Dokumente, PDF-Dateien, gescannte Texte, Mainframe-Berichte, Tonbanddateien, Anzeigen usw. Zentrale Speicherorte k\u00f6nnen lokal, cloud-basiert oder hybrid sein. Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenextraktion keine Verarbeitung oder andere Analysen umfasst, die sp\u00e4ter stattfinden k\u00f6nnten.<\/p>\n<h2>Was kann mit Data Extraction gemacht werden?<\/h2>\n<p>In der Regel werden die Ziele der Datenextraktion in 3 Kategorien unterteilt.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Archivierung<\/b><br \/>\nData Extraction kann Daten aus physikalischen Formaten: B\u00fcchern, Zeitungen, Rechnungen in digitale Formate umwandeln, z.B. Datenbanken zur Speicherung oder Sicherung.<\/li>\n<li><b>Datenformat \u00e4ndern<\/b><br \/>\nWenn Sie Daten von Ihrer aktuellen Website auf eine neue, sich in der Entwicklung befindliche Website \u00fcbertragen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie Daten von Ihrer eigenen Website sammeln, indem Sie sie extrahieren.<\/li>\n<li><b>Datenanalyse<\/b><br \/>\nEine zus\u00e4tzliche Analyse der extrahierten Daten ist weit verbreitet, um Einblicke in diese zu gewinnen. Dies kann \u00e4hnlich wie die Datenanalyse beim Data Mining erscheinen, aber beachten Sie, dass die Datenanalyse das Ziel der Extraktion ist, aber nicht Teil davon. Dar\u00fcber hinaus werden Daten anders analysiert. Ein Beispiel: Besitzer von Online-Shops extrahieren Produktinformationen von E-Commerce-Websites wie Amazon, um Wettbewerbsstrategien in Echtzeit zu \u00fcberwachen. Wie beim Data Mining ist auch die Datenextraktion ein automatisierter Prozess mit vielen Vorteilen. Fr\u00fcher haben Menschen Daten manuell von einem Ort an einen anderen kopiert und eingef\u00fcgt, was sehr zeitaufwendig war. Die Datenextraktion beschleunigt die Sammlung und erh\u00f6ht die Genauigkeit der extrahierten Daten erheblich.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Einige Anwendungsbeispiele f\u00fcr Data Extraction<\/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 bei eigenen Recherchen, der Aggregation von Nachrichten, im Marketing, in der Immobilienbranche, im Reise- und Tourismussektor, in der Beratung, der Finanzwelt und vielem mehr helfen.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Leadgenerierung<\/b><br \/>\nUnternehmen k\u00f6nnen Daten aus Verzeichnissen wie Yelp, Crunchbase, Yellowpages extrahieren und Leads f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsentwicklung generieren. Sie k\u00f6nnen das folgende Video ansehen, 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 \/>\nInhaltsaggregierende Websites k\u00f6nnen regelm\u00e4\u00dfige Datenstr\u00f6me aus mehreren Quellen erhalten und ihre Websites auf dem neuesten Stand halten.<\/li>\n<li><b>Sentiment-Analyse<\/b><br \/>\nNach der Extraktion von Bewertungen, Kommentaren und Feedbacks aus sozialen Netzwerken wie Instagram und Twitter k\u00f6nnen Fachleute die zugrunde liegenden Meinungen analysieren und Einblicke gewinnen, wie die Marke, das Produkt oder ein Ph\u00e4nomen wahrgenommen wird.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Schritte zur Datenextraktion<\/h2>\n<p>Die Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess (Extract, Transform, Load: extrahieren, transformieren, laden) und ELT (extrahieren, laden, transformieren). ETL und ELT sind Teil einer umfassenden Datenintegrationsstrategie. Mit anderen Worten, die Datenextraktion kann ein Teil ihrer Gewinnung sein.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren, wo der Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction liegt\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nExtrahieren, Transformieren, Laden<\/p>\n<p>W\u00e4hrend Data Mining die Informationsgewinnung aus gro\u00dfen Datenmengen beinhaltet, ist die Datenextraktion ein viel k\u00fcrzerer und einfacher Prozess. Sie l\u00e4sst sich auf drei Schritte reduzieren:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Auswahl der Datenquelle<\/b><br \/>\nW\u00e4hlen Sie die Quelle, aus der Sie Daten extrahieren m\u00f6chten, z. B. eine Website.<\/li>\n<li><b>Datensammlung<\/b><br \/>\nSenden Sie eine 'GET'-Anfrage an die Website und analysieren Sie das erhaltene 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 einem Cloud-Speicher zur sp\u00e4teren Verwendung. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, der Daten extrahieren m\u00f6chte, erscheinen Ihnen die oben genannten Schritte m\u00f6glicherweise einfach. Wenn Sie jedoch nicht programmieren, gibt es einen schnelleren Weg: Nutzen Sie Datenextraktionstools wie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Die Werkzeuge zur Datenextraktion, ebenso wie die Werkzeuge zur Datenanalyse, wurden entwickelt, um Energie zu sparen und die Datenverarbeitung f\u00fcr alle einfach zu gestalten. Diese Werkzeuge sind nicht nur kosteneffizient, sondern auch benutzerfreundlich f\u00fcr Einsteiger. Sie erm\u00f6glichen es den Nutzern, Daten in wenigen Minuten zu sammeln, sie in der Cloud zu speichern und in viele Formate zu exportieren: Excel, CSV, HTML, JSON oder in Datenbanken auf der Website \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 Website-Besitzers.<\/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 Zugang einschr\u00e4nken, wodurch die Daten unvollst\u00e4ndig werden. Um Daten zu extrahieren und eine Sperre zu vermeiden, sollte dies in moderatem Tempo erfolgen und einige Anti-Blockier-Methoden angewendet werden.<\/li>\n<li><b>Rechtsprobleme<\/b><br \/>\nDie Datenextraktion aus dem Web bewegt sich in einer rechtlichen Grauzone. Gro\u00dfe Websites wie LinkedIn und Facebook erkl\u00e4ren in ihren Nutzungsbedingungen ausdr\u00fccklich, dass automatisierte Datenextraktionen untersagt sind. Zwischen den Unternehmen gab es viele Klageverfahren aufgrund der Aktivit\u00e4ten von Bots.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wesentliche Unterschiede zwischen Datenanalyse und Datenextraktion<\/h2>\n<ol>\n<li>Datenanalyse wird auch als Wissensentdeckung in Datenbanken, Wissensextraktion, Daten-\/Musteranalyse und Informationssammlung bezeichnet. Datenextraktion wird synonym mit Web-Datenextraktion, Web-Scraping, Datensammlung usw. verwendet.<\/li>\n<li>Datenanalysen basieren haupts\u00e4chlich auf strukturierten Daten, w\u00e4hrend bei der Datenextraktion diese normalerweise aus unstrukturierten oder schlecht strukturierten Quellen stammen.<\/li>\n<li>Das Ziel der Datenanalyse ist es, die Daten f\u00fcr die Analyse n\u00fctzlicher zu machen. Datenextraktion ist das Sammeln von Daten an einem Ort, wo sie gespeichert oder verarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Die Analyse bei der Datenanalyse basiert auf mathematischen Methoden zur Identifizierung von Mustern oder Trends. Die Datenextraktion nutzt Programmiersprachen oder Datenextraktionstools zum Durchsuchen der Quellen.<\/li>\n<li>Ziel der Datenanalyse ist es, Fakten zu finden, die zuvor unbekannt oder ignoriert wurden, w\u00e4hrend sich die Datenextraktion mit bestehenden Informationen besch\u00e4ftigt.<\/li>\n<li>Data Mining ist komplexer und erfordert gr\u00f6\u00dfere Investitionen in die Ausbildung von Menschen. Data Extraction kann bei Verwendung des richtigen Werkzeugs \u00e4u\u00dferst einfach und kosteneffizient sein.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wir helfen Anf\u00e4ngern, sich in Data nicht zu verlieren. Speziell f\u00fcr die Habr-Besucher haben wir einen Promo-Code erstellt <b>HABR<\/b>, der einen zus\u00e4tzlichen Rabatt von 10% auf den Rabatt auf dem Banner bietet.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><img decoding=\"async\" alt=\"Wir kl\u00e4ren, wo der Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction liegt\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/19f2c89f80e09bcb31702236b2cbc4d2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Ausbildung im Beruf Data Science von Grund auf<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" 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 im Beruf Data Analyst 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\">Kurs zur Datenanalyse<\/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\">Kurs zu DevOps<\/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\">Kurs zu JavaScript<\/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 zu 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 ohne Online-Kurse Data Scientist wird<\/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\/\">Wie man Machine Learning 5 Tage in der Woche \u00fcber 9 Monate lernt<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">Verdienst eines Datenanalysten: Gehalts\u00fcbersicht und Stellenangebote in Russland und im Ausland im Jahr 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 Bergbauindustrie<\/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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