Ein Algorithmus ist vergleichbar mit einem Kochrezept: Durch konkrete aufeinanderfolgende Regeln und Anweisungen wird festgelegt, wie eine bestimmte Zutat bearbeitet werden muss, damit die Speise perfekt gelingt. Das Rezept für eine aufwändige Bolognese? Ein Algorithmus. Die Bauanleitung für einen neuen Kleiderschrank? Vom Prinzip her auch.

Natürlich sieht es in der Realität dann doch ein wenig anders aus und hat nicht unbedingt etwas mit Nudeln und Tomaten zu tun. Darüber hinaus kann ein Algorithmus ein Maß an Komplexität annehmen, was weit über ein Kochrezept hinaus geht. Ersetzt man die Zutat durch einen Datenwert, kommen wir der Sache jedoch schon recht nah.

Data Scientists arbeiten für ihre Analyseprojekte mit den verschiedensten Algorithmen, die jeweils andere Ziele verfolgen. Von  Random Forest, k-nearest-neighbors und Neuronale Netze haben Sie sicherlich schon einmal gehört – sie sind allesamt Algorithmen, die regelmäßig von Data Scientists zur Datenanalyse genutzt werden.