Die Nachfrage nach Datenprofis wie Business-Intelligence-Analysten oder Data Scientists war noch nie größer. Leider bleiben bei den Informationsangeboten im Internet noch einige Wünsche offen. Oft ist es schwierig gute, neutrale Online-Ressourcen und Websiten zu finden, die sich an Datenprofis richten. Wir haben unsere eigenen Experten gebeten, uns ein paar ihrer Lieblingswebseiten zu verraten. Daraus ist eine sehr schöne Liste mit einigen elementaren Foren, Blogs und Ressourcen für Datenprofis entstanden. Es gibt bestimmt noch weitere großartige Webseiten, die wir hier nicht listen: Wir sind für jeden Hinweis dankbar, bitte nutzet die Kommentarfunktion dafür.

Die Rangfolge ist alphabetisch und stellt keine Einordnung dar.

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Als Teil des Stack Exchange-Netzwerks der Q&A-Communitys für Entwicklung finden sich auf Cross Validated Fragen und Antworten zu Statistik, Datenanalyse, Data-Mining, Datenvisualisierung und Machine Learning. Ein großartiger Anlaufpunkt, wenn Ihnen die Antwort zu einer spezifischen Frage fehlt und Sie die Hilfe erfahrener Kollegen benötigen.

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Herr Seroussi ist ein unabhängiger Data Scientist und Computerprogrammierer, der Beiträge zum Lösen praktischer Probleme in der Data Science Analytics veröffentlicht (zum Beispiel Migration einer Webanwendung von MongoDB zu Elasticsearch). Das Blog ist ansprechend und ausführlich geschrieben und enthält alle relevanten Code-Beispiele.

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Diese Seite wird von Kunal Jain betrieben und hat zum Ziel eine Community zur wissneschatlichen Betrachtung von Analytics zu schaffen. Sie finden eine Fülle von Kunals Tipps & Tricks für Analytics sowie Interaktionsmöglichkeiten mit anderen Mitgliedern der großen Analytics-Community.

Erfahren Sie mehr in unserem On-Demand-Webinar „Geschichten mit Daten erzählen: Richtlinien zum Dashboard-Design“

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Blog von Curt Monash von Monash Research, das sich mit Datenbankverwaltung, Datenanalyse und verwandtenTechnologien beschäftigt. Es bietet verständliche, umfangreiche und anbieterneutrale Analysen aus technischer und wirtschaftlicher Perspektive.

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DZone ist eine Online-Community, die Ressourcen für Software-Entwickler bereitstellt und Themen wie Big Data, KI, Data Science und Datenanalyse behandelt. Ihr Material stammt von Community-Mitgliedern sowie von Influencern aus dem technischen Sektor.

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Dieses Blog wird zwar nicht sehr häufig aktualisiert, jedoch ist jeder Beitrag ein faszinierendes Beispiel für praktische Datenanalysen, die oft an einem realen Anwendungsfall zusammen mit vielen anschaulichen und intuitiven Erläuterungen komplexer Konzepte aus Data Science und Machine Learning beschrieben werden.

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KDnuggets ist eine der führenden Seiten für Big Data, Data Science und Machine Learning. Die Inhalten stammen von externen Autoren, werden aber von Gregory Piatetsky-Shapiro und Matthew Mayo bearbeitet. Sie reichen von Tutorials bis zu Kommentaren zum Marktgeschehen.

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Auf dieser Website muss man sich zwar anmelden, doch sie ist absolut kostenlos. Gleich nach der Anmeldung haben Sie Zugriff auf buchstäblich tausende Beispiele und Empfehlungen für KPI für dutzende Sektoren, Frameworks und Geschäftsprozesse.

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Die Seite wird von drei Professoren für Biostatistik gepflegt und enthält eine Vielzahl von Artikeln und zusätzlichen Medien zu statistischen Verfahren und Deep Data Analytics. Es gibt praktische Beispiele sowie theoretisches Material. Außerdem wird die Seite recht regelmäßig aktualisiert.

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Die Artikel hier stammen von sechs unterschiedlichen Autoren, die jeweils von ihrer eigenen praktischen Erfahrung mit der Modellierung und Analyse von Daten schreiben und ein breites Spektrum an Kategorien und Themen abdecken.

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Die Seite aggregiert RSS-Feeds von Bloggern, die über die beliebte Open Source Programmiersprache R schreiben. Es ist der perfekte Ort, um sich über R auf dem Laufenden zu halten und zu erfahren, was es Neues in der R-Community gibt.

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Gil Press ist Topexperte im Bereich Big Data und beeinflusst maßgeblich Schätzungen zu Größe und Wachstum digitaler Daten. Seine persönliche Website und Forbes-Kolumne sind eine großartige Quelle für Neuigkeiten und Kommentaren zu Big Data, Data Science, Internet der Dinge (IoT) und verwandten Themen.

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