Data Science zum Mitmachen: Wetter, Radfahrer und mehr...
Im Repository diy-iot2ds haben wir bereits in ersten Mini-Ansätzen gezeigt, was "Data Science" ist. Allerdings war der Datensatz - obwohl selbst mit IoT und Cloud und allem kreiert - ein wenig zu eindimensional, um wirklich und durch eigene Erfahrung zu vermitteln, was Data Science ist. In diesem Repository gehen wir einen Schritt weiter: wir werden interaktiv öffentlich zur Verfügung stehende Datensätze zu Fahrradverkehr und Wetterdaten nutzen, um mit Machine Learning (maschinellem Lernen) zu eruieren, ob und wie sich das Verkehrsaufkommen im Laufe der Zeit ändert.
Das sogenannte Notebook (Programmcode + formatierte Erläuterung, Grafiken etc.) lässt sich interaktiv in Google Colab im Netz öffnen und "ausführen". Es gibt viel Erläuterungen und ein paar Teile sind zum Selber-Knobeln und -Umsetzen vorgesehen. Einfach auf hands-on-data-science-example.ipynb klicken und ab geht's!!
P.S. Wer sich dann doch die Finger an den interaktiven Teilen bricht, kann sich gerne auch die Lösungen in hands-on-data-science-example-solution.ipynb ansehen...