Data Science 2

Sommersemester 2022

Termin Datum Vorlesung Inhalt Folien Übungsblätter
1 22.03.2022 Regression 1
  • Vorstellung, Organisatorisches
  • Wiederholung KI, Klassifikation
  • Motivation Regression, Beispiele
  • Lineare Regression, Multiple lineare Regression
  • Regression mit SciKit Learn
2 29.03.2022 Regression 2
  • Wiederholung Lineare Regression
  • Overfitting, Modellkomplexität und Regularisierung
  • Preprocessing mit SciKit Learn
3 05.04.2022 Zeitreihenanalyse
  • Zeitreihen, Grundlagen und Definitionen
  • Analyse von Zeitreihen, Lineare ZR-Modelle
  • Zeitreihen mit Pandas und Python
4 12.04.2022 Clustering
  • Clustering hierarchisch
  • k-Means Algorithmus
  • Dokumenten-Repräsentation (TF/IDF), Clustering
  • WordCloud Darstellung
5 19.04.2022 Studientage - Keine Vorlesung
6 26.04.2022 Warenkorbanalyse
  • Warenkorbanalyse
  • Häufige Mengen, Apriori-Algorithmus
7 03.05.2022 Datenschutz, Ethik
  • Aspekte Datenschutz
  • Gefahren der Datenanalyse
  • Diskussion
8 10.05.2022 Design Thinking (Workshop)
Um 9 Uhr in Präsenz!
  • Brainstorming um Datenanalyse
  • Ideen-Findung + Lösungsansätze
  • Start Mini-Projekt?
9 17.05.2022 Projektphase (Mini-Projekt)
  • keine Vorlesung
  • ab 9 Uhr Gruppenarbeit im Seminarraum möglich
10 24.05.2022 Status Mini-Projekt
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Präsentation der Titanic-Challenge
  • Vorstellung Datensätze für Projektphase
  • Gruppenfindung/Diskussion zur Projektphase
  • Weiterer Vorlesungsverlauf
11 31.05.2022 Vorlesung
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Diskussion zu den Datensätzen
  • Gruppenfindung/Diskussion zur Projektphase
  • Vortrag: Big Data
  • Möglichkeit für Gruppenarbeit
12 07.06.2022 Vorlesung
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Status/Update der Gruppen
  • Überblick: Visualisierung mit Seaborn
13 14.06.2022 Vorlesung
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Status/Update der Gruppen
  • Überblick: No-Code Datenanalyse