HLS


M. B.
Diese Lernkarten behandeln grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft auf Universitätsniveau. Sie decken Themen wie Datentypen, Datenbanken, statistische Verteilungen und Datenanalyse ab. Die Karteikarten erklären Begriffe wie Normalisierung, Hypothesentests und verschiedene Datenformate. Sie sind besonders nützlich für Studierende und Fachleute, die ihr Verständnis von Datenverarbeitung und -analyse vertiefen möchten.
Karten
75
Lernende
3
Sprache
Deutsch
Kategorie
Informatik
Stufe
Universität
Erstellt / Aktualisiert
05.01.2020 / 16.08.2024

Lernkarten

41. Was ist geometrische Verteilung

Wie oft muss man ein BernoulliExperiment ausführen, bis der erste Erfolg eintritt

42. Was ist Poissonverteilung

Wahrscheinlichkeit für ein Zeitintervall oder abgegrenztes Gebiet für eine konstante mittlere Rate

Bsp. Anzahl Patienten im Notfall, bei 100 Patienten pro Monat ergibt sich eine tägliche Mittlere Rate

43. Was ist Normalverteilung

Gauss-Verteilung ist die Verallgemeinerung der Binomialverteilung für den Übergang von diskreten zu stetigen Variablen

 

44. Was ist Inferenzstatistik

Auch induktive Statistik, sind mathematische Verfahren für eine Verteilung ohne die Gesamtheit total zu erheben. Zur Definition von mathematischen Modellen.

45. Was ist ein Hypothesentest

Führt man durch wenn man erhobene Daten nachweisen möchte, dass eine bestehende Annahme nicht stimmt. Die bestehende Annahme ist Nullhypothese (Normalfall), meist mit mehr Messdaten belegt, oft eine nicht beweisbare Grundlage.

Man stellt eine Gegenhypothese auf. Man zeigt, dass die Gegenhypothese so viel anders ist, dass die Nullhypothese nicht stimmen kann.

46. Was ist Signifikanz

Wenn eine Gegenhypothese ausserhalb der normalen Abweichung von Nullhypothese liegt ist die Gegenhypothese signifikant unterschiedlich.

47. Was ist ein Signifikanzniveau

Die kritische Grenze. Wird oft auf 5% gesetzt.

Wird mit Signifikanztest gemessen.

48. Was ist ein Hypothesentest

Hängen von der Art der Messung ab, der Anzahl der Messung und den Messergebnissen

49. Was sind strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten

Strukturiert: gleichartig, z.B. Datenbanken

Semi: gewisse Struktur, z.B. XML

Unstrukturiert: keine Ordnung, z.B. Dokumente, Grafiken

50. Was gibt es für Datentypen in Python?

Boolean, int, float, str, collection, mapping, datetime, file

51. Was gibt es für Datentypen in Datenbanken?

Boolean, integer, decimal, float, real, double, char, varchar, text, date, time, blob

52. Was sind die CRUD Datenoperationen? In SQL und HTML?

Create/insert/Post

Read/select/Get

Update/Update/put

Delete/delete/delete

53. Was sind Metadaten?

Strukturierte Daten die Informationen über Merkmale anderer Daten enthalten

54. Beispiel für Metadaten?

In Bildern: Kamera, Brennweite, Datum, Uhrzeit

In Buch: Authorname, Erscheinungsdatum, Verlag, ISBN

55. Was sind die V-Kriterien von Big Data?

Volume (Grösse), Umfang

Variety (Vielfalt), Breite und Quellen

Velocity (Geschwindigkeit), Anforderung, oft Real-time

Veracity (Aufrichtigkeit), Qualität

56. Was gibt es für Daten-Scaling Varianten?

Scale-up: Datenkbank mit grösserer Datenbank ersetzen

Scale-out: Zusätzliche Datenbanken hinzufügen

57. Was gibt es für Encodings?

ASCII, ISO, Unicode, UTF-8 (Seit Jahren Standard)

58. Was ist Rich Text? Was gibt’s?

Datenformat für Textdateien. ODF, Doc, Docx, PDF

59. Was ist JSON?

Ein hierarchisches Datenformat, human readable. JSON können von fast allen Programmiersprachen gelesen/erzeugt werden.

60. Was ist XML?

Extensible Markup Language, Auszeichnungssprache für hierarchisch strukturierte Daten im Textformat

Human-readable, UTF-8. <Starttag>, </Endtag>

61. Was ist eine Datenbank?

Eine organisierte Sammlung von Daten, welche gespeichert sind und von einem Computer abgefragt werden können.

62. Was gibt es für Datenbank-typen?

Relationale: Tabellen sind miteinander verknüpft

NoSQL: nicht relational, flexibler

Dokumentorientiert: Speichern von Texten

Graphen: Knoten als Beziehung zwischen Elementen, v.a. soziale Netze

Key-Value: Schlüssel zu Wert

Triple Store: Subjekt, Prädikat, Objekt. Selten genutzt

63. Was ist Normalisierung?

Eigenschaften in Tabellen ohne Redundanzen. Ein Wert wird nur einmal gespeichert, z.B. PLZ und Ort

64. Was ist ein Data Warehouse?

Eine für die Analyse optimierte Datenbank

Meist relational, auch File-Basis

65. Was ist Web Scrapping?

Herunterladen von Webseiten und Extraktion von Information als Daten

66. Was ist eine API

Application Programming Interface

Teil der Software die anderen Anwendungen eine Funktion zur Verfügung stellt. Programm zu Programm.

Geht meist über REST Schnittstelle

67. Was ist REST?

Representational State Transfer, eine standardisierte Schnittstelle für Webservices. Hat eine URL, welche bereits die Informationen für die Abfrage enthält-> stateless

68. Was ist Denormalisierung?

Bewusste Rücknahme eine Normalisierung. Zweck: Verbesserug des Laufzeitverhaltens einer Datenbankanwendung.

69. Was ist Preprocessing?

Verbesserung der Qualität der Daten für die Datenanalyse.

Transformieren der rohen Daten in lesbares Format, reduzieren von überflüssigen Daten etc.

70. Was ist Data Binning?

Auch Data Bucketing. Erstellen von neuer diskreter Skala auf der Basis bestehender Daten. Z.B. Gruppieren klein, mittel, gross

71. Was ist eine REGEX?

Regular Expression, eine String Pattern Match Funktion

Z.B. finde alle die mit 0-9 anfangen etc.

Für find, search, split, sub etc.

72. Was ist Reshaping?

Neuaufbau einer Tabelle, neue Dimensionen

z.B. Pivot, Qualitisierung, Crosstab, Transpose, Melt

73. Was ist NaN?

Ein Float-Null-Wert, kein Wert aber richtiges Format. Mit ihnen kann gerechnet werden.

74. Was sind Outliers?

Ausreisser, Messwerte die nicht in eine Messreihe passen

75. Was ist Normalisation im Preprocessing?

Eine Änderung der Skala. Die Werte Abstände bleiben im Verhältnis gleich. Alle Werte werden zwischen 0 und 1 gesetzt.

Lernen