Data Science 1

Sommersemester 2023

Termin	Datum	Vorlesung	Inhalt	Folien	Übungsblätter
1	16.03.2023	Einführung	Organisatorisches Motivation Data Science / Use-Cases Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess Software, Tools Jupyter-Notebook Server	DataScience1-00-Folien.pdf DataScience1-01-Folien.pdf	DataScience-Blatt1.pdf
2	23.03.2023	ausgefallen (Krankheit)
3	30.03.2023	Python	Kurze Wiederholung ML/Data Mining/Data Science Einstieg in Python, Jupyter-Notebooks Grundlegende Sprachkonstrukte Grundlegende Datentypen, Listen	DataScience1-02-Folien.pdf DataScience1-02-Intro.pdf	DataScience-Blatt2.pdf
4	06.04.2023	keine Vorlesung (Studientage)
5	13.04.2023	Datenanalyse mit Pandas	Kurze Wiederholung Python Vorstellung Pandas-Modul Konzepte von Series/DataFrame Rechnen/Filtern mit DataFrames	DataScience1-03-Folien.pdf DataScience1-Intro-03.pdf	DataScience-Blatt3.pdf
6	20.04.2023	Tutorial Day 1	Wiederholung Python Grundlagen Python Funktionen und Listen	DataScience1-TutorialDay1.pdf (bis Folie 30)	Aufgaben sind im Foliensatz enthalten
7	27.04.2023	Tutorial Day 2	Wiederholung Übungen zu Pandas (Series, DataFrame) Beispiel: Strukturierte Problemlösung (Hundesteuern)	DataScience1-TutorialDay2.pdf Beispiel zu Hundesteuer-Funktion unter `Kurse/DataScience1/Hundesteuer.ipynb` Pandas_Cheat_Sheet.pdf	W-Informatik: aufgabenblatt_4.pdf (Hundesteuer)
8	04.05.2023	Maschinelles Lernen	Übersicht über Maschinelles Lernen Lernaufgaben und Verfahren Training- und Testen, Modellvalidierung Python-Modul SciKitLearn	DataScience1-04-Folien.pdf (bis Folie 33, wer möchte auch komplett)	DataScience-Blatt4.pdf
9	11.05.2023	Klassifikation mit Bäumen	Entscheidungsbäume zur Klassifikation Modell-Evaluation, Confusion-Matrix Modell-Training mit SciKit Learn	DataScience1-05-Folien.pdf Tutorial-Sessions ab 15.5.: Montags 13-15 Uhr in Raum AW-01 36 Dienstags 13-14 Uhr in Raum AW-01 38 Mittwochs 13-14 Uhr in Raum AW-01 38	DataScience-Blatt5.pdf TutorialSession-Blatt1.pdf
10	18.05.2023	Fällt aus (Christi Himmelfahrt)
11	25.05.2023	Klassifikation mit kNN	Lernen nach Ähnlichkeiten Distanzmaße Klassifikation mit k-NN	DataScience1-06-Intro.pdf DataScience1-06-Folien.pdf Umfragen.pdf (zu Mobilität und Lehre-Evaluation)	DataScience-Blatt6.pdf TutorialSession-Blatt2.pdf
12	01.06.2023	Klassifikation (lineare Modelle 1)	Lineare Modelle, Daten im Vektorraum Hyperebene, lineare Separierbarkeit	DataScience1-07-Folien.pdf DataScience1-07-Intro.pdf	DataScience-Blatt7.pdf
13	08.06.2023	Fällt aus (Fronleichnam)
14	15.06.2023	Klassifikation (lineare Modelle 2)	Lineare Modelle (SVM) nicht-lineare Separierbarkeit Kern-Funktionen (Kernel-Trick)	DataScience1-08-Folien.pdf	DataScience-Blatt8.pdf
15	22.06.2023	Zusammfassung Klassifikation	Beginn um 9 Uhr! Zusammenfassung Klassifikation Vorstellung der Hausarbeit	DataScience1-09-Folien.pdf	Hausarbeit-TdF.pdf