| Termin | Datum | Vorlesung | Inhalt | Folien | Übungsblätter |
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| 1 | 17.03.2022 | Einführung | - Organisatorisches
- Motivation Data Science / Use-Cases
- Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess
- Software, Tools
- Jupyter-Notebook Server
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| 2 | 24.03.2022 | Python | - Einstieg in Python, Jupyter-Notebooks
- Grundlegende Sprachkonstrukte
- Grundlegende Datentypen, Listen
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| 3 | 31.03.2022 | Datenanalyse mit Pandas | - Kurze Wiederholung Python
- Vorstellung Pandas-Modul
- Konzepte von Series/DataFrame
- Rechnen/Filtern mit DataFrames
- Extra-Foliensatz zu group-by
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| 4 | 07.04.2022 | Tutorial Day 1 | - Wiederholung Python Grundlagen
- Python Funktionen und Listen
| | - Aufgaben sind im Foliensatz enthalten
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| 5 | 14.04.2022 | Tutorial Day 2 | - Wiederholung
- Übungen zu Pandas (Series, DataFrame)
- Beispiel: Strukturierte Problemlösung (Hundesteuern)
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| 6 | 21.04.2022 | Maschinelles Lernen | - Übersicht über Maschinelles Lernen
- Lernaufgaben und Verfahren
- Training- und Testen, Modellvalidierung
- Python-Modul SciKitLearn
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| 7 | 28.04.2022 | Klassifikation mit Bäumen | - Entscheidungsbäume zur Klassifikation
- Modell-Evaluation, Confusion-Matrix
- Modell-Training mit SciKit Learn
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| 8 | 05.05.2022 | Klassifikation mit kNN | - Lernen nach Ähnlichkeiten
- Distanzmaße
- Klassifikation mit k-NN
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| 9 | 12.05.2022 | Klassifikation (lineare Modelle 1) | - Lineare Modelle, Daten im Vektorraum
- Hyperebene, lineare Separierbarkeit
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| 10 | 19.05.2022 | Klassifikation (lineare Modelle 2) | - Lineare Modelle (SVM)
- nicht-lineare Separierbarkeit
- Kern-Funktionen (Kernel-Trick)
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| 11 | 26.05.2022 | fällt aus (Himmelfahrt) | | | |
| 12 | 02.06.2022 | Zusammfassung Klassifikation | - Zusammenfassung Klassifikation
- Infos zur Hausarbeit
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| 13 | 16.06.2022 | fällt aus (Fronleichnam) | | | |
| 14 | 23.06.2022 | Hausarbeit | - Aufgabenstellung der Hausarbeit
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