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Business Case: ESG Reporting Plattform

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Encoding in MariaDB/MySQL: Tipps zur Vermeidung von Encoding-Albträumen

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Business Case: Echtzeit Fraud Detection Plattform

by Lukas Fuchs

Business Case: Bayes'sches Prognosemodell für die Bundestagswahl

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Business Case: Customized Stack zur automatisierten Luftschadstoffprognose in Berlin

by Antonia Runge

Refactoring: Einführung

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Erfolgsfaktoren für Data-Science-Projekte

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Messen, Vergleichen, Optimieren: datengetriebene Entscheidungen mit A/B Testing

by Steffen Wagner

Interpretierbarkeit von KI-Modellen mit XAI

by Guido Schulz

Wer ist der Klassenprimus? Unser Predictive Analytics Cube (PAC) macht Prognosemodelle vergleichbar

by Steffen Wagner

White Paper: Customer Lifetime Value

by Steffen Wagner

White Paper: Kundensegmentierung

by Steffen Wagner

White Paper: Attribution 2.0

by Susanna Rücker & Steffen Wagner

White Paper: Automatische Content-Kuration für Presseportale

by Michelle Golchert

Die Welt der Container: Einführung in Docker

by Sebastian Cattes

Pandas DataFrame Validierung mit Pydantic - Teil 2

by Guido Schulz

Bundestagswahl 2021: Wie gut waren unsere Wahlprognosen?

by Sebastian Cattes

Pandas DataFrame Validierung mit Pydantic

by Jan Blechschmidt

Verstehen wie unsere Kunden Kauf­entscheidungen treffen Discrete-Choice-Modelle mit RStan

by Mira Céline Klein

Code-Performanz in R: Mit großen Datensätzen arbeiten

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Code-Performanz in R: Parallelisierung

by Jianyin Roachell

Wie man einen Twitter Bot zum Crawlen von Website-Grafiken automatisiert

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Code-Performanz in R: Warum ist mein Code langsam

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Code-Performanz in R: R-Code beschleunigen

by Jan Blechschmidt

Verstehen wie unsere Kunden Kauf­entscheidungen treffen: Discrete Choice-Modelle im Marketing

by Ulrich Rendtel

Die Darstellung der Corona-Infektionszahlen in Raum und Zeit

by Marcus Groß

COVID-19 - Karte der lokalen 7-Tage-Inzidenz im Zeitverlauf

by Jianyin Roachell

Reflektion der US-Wahlprognose 2020 - 10 Dinge, die Data Scientists wissen sollten

by Marina Wyss

Churn Analyse zur Gewinnung und Bindung wertvoller Kunden

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Python Weihnachtsdekoration

by Marina Wyss

Schützen Sie Ihre Datenbank vor SQL Injections

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Reinforcement Learning für Marketing: Lektionen und Herausforderungen

by Michelle Golchert

Continuous Integration: Einführung in Jenkins

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Continuous Integration: Was es ist, warum es wichtig ist und Tools für den Einstieg

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Fehlende Werte Verstehen und Handhaben

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shinyMatrix - Eingabefeld für Matrizen in Shiny

by Marina Wyss

Aufbau eines starken Data Science-Teams von Grund auf

by Michelle Golchert

Datenvisualisierung: R vs. Python

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Debuggen in R: So können Sie Fehler in Ihrem Code einfach und effizient beheben

by Sebastian Cattes

Marketing Mix Modeling - Wie wirkt Werbung wirklich?

by Marina Wyss

Multi-Armed Bandits als Alternative zum A/B-Test

by Marina Wyss

Datenqualität und die Bedeutung von Data Stewardship

by David Berscheid

Best Practice: Entwicklung robuster Shiny Dashboards als R-Pakete

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by Sebastian Warnholz

Module in R

by Steffen Wagner

ggCorpIdent: ggplot2-Grafiken im Corporate Design gestalten

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Ein nicht ganz so einfaches Balkendiagramm mit ggplot2

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R Markdown Template für Business Reports

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Eine sinnvolle Dateistruktur für R-Projekte

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INWT-Guidelines für R-Code

by Jonathan Bob

Fussball-WM 2018 - Konnte unsere INWT Prognose punkten?

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Prognose - Wer gewinnt die WM 2018?

by Matthäus Deutsch

Python für R-Programmierer

by Amit Ghosh

Checkliste für die Anschaffung von Statistik-Software

by Matthäus Deutsch

Der flexible Allrounder in Data Science - Python

by Amit Ghosh

Statistik-Software - R, Python, SAS, SPSS und STATA im Vergleich

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Die mächtige Open Source-Lösung - R

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Der Mercedes unter den Statistik-Programmen - SAS

by Amit Ghosh

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Mehr als nur Panel-Analysen - STATA

by Steffen Wagner

Business Case: Predictive Customer Journey (PCJ)

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Business Case: Datenvisualisierung

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Bundestagswahl 2017: Die Würfel sind gefallen

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Text Mining – Part 3: Making-Of

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Automatisierte Excel-Reports mit Python

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Business Case: Qualitätsindex

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Clusteranalyse in R

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Big Data richtig nutzen

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Best Practice TV-Tracking: Warum eine einfache Baseline-Korrektur zu kurz greift!

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Hundert Gramm LEGO, bitte.

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Wie viele Daten benötigt ein Unternehmen tatsächlich?

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Zeitreihenanalyse - Welchen Einfluss hat TV-Werbung auf Online-Traffic?

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