Data Science 2

Wintersemester 2021/2022

Termin Datum Vorlesung Inhalt Folien Übungsblätter
1 07.10.2021 Regression 1
  • Vorstellung, Organisatorisches
  • Wiederholung KI, Klassifikation
  • Motivation Regression, Beispiele
  • Lineare Regression, Multiple lineare Regression
  • Regression mit SciKit Learn
2 14.10.2021 Regression 2
  • Wiederholung Lineare Regression
  • Zusammenfassung Overfitting, Modellkomplexität und Regularisierung
  • Preprocessing mit SciKit Learn
3 21.10.2021 Zeitreihenanalyse
  • Zeitreihen, Grundlagen und Definitionen
  • Analyse von Zeitreihen, Lineare ZR-Modelle
  • Zeitreihen mit Pandas und Python
4 28.10.2021 Clustering
  • Clustering hierarchisch
  • k-Means Algorithmus
  • Dokumenten-Repräsentation (TF/IDF), Clustering
  • WordCloud Darstellung
5 04.11.2021 Warenkorbanalyse
  • Warenkorbanalyse
  • Häufige Mengen, Apriori-Algorithmus
6 11.11.2021 Datenschutz, Ethik
  • Aspekte Datenschutz
  • Gefahren der Datenanalyse
  • Diskussion
7 11.11.2021 Gastvortrag
  • Gastvortrag: Stefan Rötner
  • Übung: Jupyter-Installationsparty
8 25.11.2021 Projektphase - Mini-Projekt
  • Projektphase (Ziele)
  • Vorstellung der Kaggle-Plattform
  • Einteilung in Projektgruppen
  • Mini-Projekt
9 02.12.2021 Status Mini-Projekt
10 09.12.2021 Start Projektphase
  • Präsentation der Mini-Projekte
  • Vorstellung möglicher Datensätze für Projektphase
  • Weiterer Vorlesungsverlauf
11 16.12.2021 Projektphase
  • Gruppenaufteilung, Zuordnung der Datensätze
  • Vorstellung Seaborn (Visualisierung)
12 23.12.2021 fällt aus (Weihnachten)
13 30.12.2021 fällt aus (Weihnachten)
14 06.01.2022 Projektphase
Um 10 Uhr im BBB
  • Kurzes Feedback zum aktuellen Stand
  • Vortrag: "Was ist Big Data?"
15 13.01.2022 Projektphase
Um 10 Uhr im BBB
  • Kurzes Feedback zum aktuellen Stand
  • Vortrag: "Use Case: Bot Detection"
16 20.01.2022 Projektphase
Um 10 Uhr im BBB
  • Kurzes Feedback zum aktuellen Stand
  • Vorstellung: "No-Code DataScience"