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Data Relations at mediaman GmbH. Conference speaker and Data Science enthusiast. Life is too short for bad visualizations. Love traveling with my camper van,

For my capstone project in Udacitiy Data Visualization Nanodegree Program, I’ve created a makeover for MakeoverMonday 2021/W16: Monthly Air Passengers in America. The original plot created by CNBC shows how Covid-19 had a major impact on US air travel in 2020.

The data set included data for every year since 2000. My approach is showing the impact other crises caused for US air travel.

The Question I’m answering with my dashboard is

How do global crisis impact air traffic in the US

I’ve created a dashboard with Tableau Public.

My Dashboard (Image by author)

My Design Decisions

Covid-19 isn’t the first crisis which shows effects for air travel…


Crafting good-looking charts in Excel isn’t possible? Well, it is, and here’s my path to a nice-looking chart created with Excel.

Photo by Mika Baumeister on Unsplash

For most visualizations, I use tools like Datawrapper or Tableau. They offer a more or less simple way to visualize data nicely. But occasionally, you cannot use an external tool, maybe because of compliance guidelines, or you want to reuse your charts in complex reports. Excel is a standard in most companies and many financial reports are created with more or less beautiful visualizations. This gave me the idea to bring a visualization in Excel to the design level of a Datawrapper default theme. And to be honest, it’s easier than I thought. …


Being in lockdown and fight the emerging boredom with learning new skills? Yes, I did it. Here is, what I’ve created during the lockdown(s).

Photo by Ivan Aleksic on Unsplash

2020 was a difficult year. I’ve never thought I would ever witness a worldwide pandemic. As most of us did. Going into a lockdown, working from home with reduced working hours and homeschooling. But how to fight the emerging boredom?

The pandemic created many data which is available for free, and I’ve decided to built up my Data Science knowledge. I’ve realized some small projects to learn about new tools and technologies.

This article is a brief overview of the things I have personally tried and learned. …


Willkommen

🎉 Ausgabe 10. Was für eine schwere Geburt. Diesmal kam einiges dazwischen. Zum einen die andauernde Pandemie, Homeschooling und zum guten Schluss ist mein vorderes Kreuzband im rechten Knie gerissen. Da ich nach einer OP auf der Couch sitze und endlich etwas Zeit habe, konnte die Jubiläumsausgabe geschrieben werden. Diesmal mit einigen Links zu interessanten Projekten und Tools. Ganz ohne Leitthema. Es ist so einiges liegen geblieben, in den letzten Wochen — oder waren es Monate?

Viel Spaß beim Lesen des Newsletters!

Wer schreibt heute noch selbst?

Über GPT-3 habe ich schon in Ausgabe 7 geschrieben. Nicht vergessen darf man, dass bereits der Vorgänger (GPT-2)…


A tale about applying standards to data projects and if it’s necessary.

Photo by Philipp Mandler on Unsplash

Right before the current hype about Data and Data Science the industry was already faced with data related projects. The need for standardization grew. About 23 Years ago a first attempt for a standard has been defined. Data projects can get complex and it’s necessary to establish a process for tackle them. Let’s take a look at some common standards and how they could help to structure your data science projects.

CRISP-DM

In 1996, a consortium of five companies introduced a process model for data mining projects. Back in these years no one talked about data science. The model is called…


Collecting and extracting data from an open data provider, put them together in a new dataset, publish and visualize it by using free services? It is easier than you think.

Photo by Isaac Smith on Unsplash

As the Corona pandemic provides tons of free accessible data, I had the idea to visualize the 7-day incidence¹ for the rural area I am living in Germany. Robert-Koch-Institute (RKI) provides an open data set² with all numbers for every county in Germany. For the visualization part I wanted to try some easy to use services. Recently, I stumbled upon some great visualizations on German news websites. They (and many more) are using a service from a German startup called Datawrapper. And they provide some free services — great let’s use them! …


Pandas has different readers for reading data into data frames. One of them is an Excel reader. Did you know how powerful the reader is even if you have some complex financial management reports?

Photo by Lukas Blazek on Unsplash

Most companies have financial departments which produce Excel files with key figures and tables paired with complex auxiliary calculations and diagrams. It seems like they love complex files with a bunch of sheets and a cover page showing a summary of the numbers from the following sheets. These files are relatively good interpretable by humans. But if you want to get into the numbers as a Data Analyst you are facing some hurdles as there is no logical structure at first sight. Reading a sheet as a data frame results in one cluttered table. The sheets commonly have many tables…


Willkommen

Neue Ausgabe des Newsletters! Irgendwie schaffe ich es nicht regelmäßig. Daher kommen die Newsletter jetzt immer, wenn ich einen fertig habe. Das kann eine, zwei oder mehr Wochen dauern. Aber er kommt! Heute geht es mal wieder um Corona. Und damit der Spaß nicht zu kurz kommt, schauen wir mal in die Spieleindustrie.

Viel Spaß beim Lesen!

Corona und Daten

Wir leben in einer sehr speziellen Zeit. Eine globale Pandemie zwingt uns in Lockdowns, Schulen erkennen, wie schlecht deren Digitalisierung ist und andere wiederum sind der Meinung, diese Pandemie gibt es gar nicht. Auf die letzte Gruppe möchte ich nicht eingehen. Das schont…


Willkommen

Was steckt hinter den Produktempfehlungen bei Amazon? Warum sind die Netflix-Empfehlungen so wie sie sind? Recommender Systeme sind nicht mehr wegzudenken. Und wie viel “Spaß” man mit nur einem Selfie haben kann — erstaunlich! Oder erschreckend?

Fans von Data Science lieben auch diesen Newsletter! (Ganz ohne Recommender System ermittelt)

Viel Spaß beim Lesen!

Das wird dir auch gefallen — Recommender Systems

Recommender Systems oder auf Deutsch: Empfehlungssysteme. Mittels Analyse der Vergangenheit, dem Verhalten der Nutzer und ein paar KI-Zaubereien passgenaue Empfehlungen für weiteren Inhalt, Artikel oder was-auch-immer finden. Soweit die Theorie.

Wir werden täglich mit diesen Systemen konfrontiert, auch wenn man es nicht immer merkt. Ob E-Commerce, Filme…


Willkommen

Nach drei sehr erholsamen Wochen Urlaub, endlich die siebte Ausgabe des Newsletters! Ja, die Datenwirtschaft lebt noch.

In dieser Ausgabe dreht sich alles um GPT-3 und zwei Bücher, die nicht durch GPT-3 erstellt wurden.

Viel Spaß beim Lesen!

Wer hat es geschrieben?

GPT-3 ist die dritte Generation eines Sprachverarbeitungsmodell (NLP) von OpenAI. Füttert man das Modell mit einem kurzen Textabschnitt, ergänzt den weiteren Text. Und zwar relativ sinnvoll. Im Mai noch als Paper veröffentlicht, gibt es mittlerweile erste Anwendungsfälle, die zugegebener Maßen ziemlich gut sind. Dazu später mehr.

Für alle, die sich dafür interessieren, wie GPT-3 funktioniert, hat Jay Alammar einen schönen Artikel verfasst

Carsten Sandtner

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