#13: Datenqualität

"Garbage In, Garbage Out" hat auch in der Data Science Praxis
eine hohe Relevanz: ein Modell kann nur so gut sein, wie die
Daten auf denen es basiert. In dieser Episode sprechen wir
darüber, wie Probleme mit der Datenqualität aufgedeckt werden
können und welche Strategien es gibt, um Datenqualität in
Projekten konsequent sicherzustellen.


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