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# Datenwissenschaft in der Cloud
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> Foto von [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) auf [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape)
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Wenn es darum geht, Datenwissenschaft mit großen Datenmengen zu betreiben, kann die Cloud ein echter Wendepunkt sein. In den nächsten drei Lektionen werden wir uns ansehen, was die Cloud ist und warum sie sehr hilfreich sein kann. Außerdem werden wir einen Datensatz zu Herzinsuffizienz untersuchen und ein Modell erstellen, um die Wahrscheinlichkeit einer Herzinsuffizienz zu bewerten. Wir werden die Leistungsfähigkeit der Cloud nutzen, um ein Modell auf zwei verschiedene Arten zu trainieren, bereitzustellen und zu verwenden. Einmal mit einer Benutzeroberfläche im Low-Code/No-Code-Stil und einmal mit dem Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK).
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### Themen
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1. [Warum die Cloud für Datenwissenschaft nutzen?](17-Introduction/README.md)
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2. [Datenwissenschaft in der Cloud: Der "Low-Code/No-Code"-Ansatz](18-Low-Code/README.md)
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3. [Datenwissenschaft in der Cloud: Der "Azure ML SDK"-Ansatz](19-Azure/README.md)
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### Credits
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Diese Lektionen wurden mit ☁️ und 💕 geschrieben von [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) und [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)
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Die Daten für das Herzinsuffizienz-Vorhersageprojekt stammen von [
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Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd) auf [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data). Sie sind lizenziert unter der [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
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**Haftungsausschluss**:
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