Wer Data Science oder Machine Learning lernt, scheitert oft nicht an den Grundlagen, sondern an fehlenden brauchbaren Daten: fremde Formate, unverständliche Spalten, fehlende Werte. Diese Folge erklärt Azure Open Datasets – eine kostenlose Bibliothek fertig bereinigter öffentlicher Datensätze, mit der Sie in Minuten statt Wochen loslegen.Das erfahren Sie:Was Azure Open Datasets ist: öffentliche Datensätze von NOAA, US Census Bureau und Stadtverwaltungen, von Microsoft bereinigt und im spaltenorientierten Parquet-Format in Azure Storage bereitgestelltDie vier Probleme mit Rohdaten – Suche, Aufbereitung, Datenmenge und Reproduzierbarkeit – und warum externe Signale wie Wetter und Feiertage Machine-Learning-Modelle verbessernDer Katalog: NOAA-Wetterdaten, Feiertage für 38 Länder, US-Zensus- und Arbeitsmarktdaten, NYC-Taxifahrten, Sicherheitsdaten aus San Francisco, COVID-19 Data Lake sowie Benchmarks wie Diabetes, MIND und Orangensaft-VerkäufeDer Zugriff: Python-Paket ohne Azure-Konto mit Pandas DataFrame, Azure Machine Learning, Azure-Blob-Storage-Connector in Power BI, Serverless SQL in Azure Synapse mit OPENROWSET und Spark in Azure DatabricksWas es wirklich kostet: Daten und Speicherung sind kostenlos; Sie zahlen Rechenleistung, Datenausgang (etwa 8–9 Cent pro GB) und eigenen Speicher – wichtigster Tipp: dieselbe Region nutzenFür Einsteiger in Data Science und Machine Learning, Power-BI-Analysten und Entwickler, die schnell verlässliche Daten für ihre Projekte brauchen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/qwjTfey_lCA🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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