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Datum |
Vorlesung |
Inhalt |
Folien |
Übungsblätter |
| 1 |
21.03.2023 |
Regression 1 |
- Vorstellung, Organisatorisches
- Wiederholung KI, Klassifikation
- Motivation Regression, Beispiele
- Lineare Regression, Multiple lineare Regression
- Regression mit SciKit Learn
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| 2 |
28.03.2023 |
Regression 2 |
- Wiederholung Lineare Regression
- Overfitting, Modellkomplexität und Regularisierung
- Preprocessing mit SciKit Learn
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| 3 |
04.04.2023 |
Zeitreihenanalyse |
- Zeitreihen, Grundlagen und Definitionen
- Analyse von Zeitreihen, Lineare ZR-Modelle
- Zeitreihen mit Pandas und Python
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| 4 |
11.04.2023 |
keine Vorlesung (Studientage) |
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| 5 |
18.04.2023 |
Clustering |
- Clustering hierarchisch
- k-Means Algorithmus
- Dokumenten-Repräsentation (TF/IDF), Clustering
- WordCloud Darstellung
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| 6 |
25.04.2023 |
Warenkorbanalyse |
- Warenkorbanalyse
- Häufige Mengen, Apriori-Algorithmus
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| 7 |
02.05.2023 |
Datenschutz, Ethik |
- Aspekte Datenschutz
- Gefahren der Datenanalyse
- Diskussion
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| 8 |
09.05.2023 |
Design Thinking (Workshop) |
- Brainstorming um Datenanalyse
- Ideen-Findung + Lösungsansätze
- Start des Mini-Projektes
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| 9 |
16.05.2023 |
Projektphase (Mini-Projekt) |
Um 9 Uhr in Präsenz
- keine Vorlesung
- ab 9 Uhr Gruppenarbeit im Seminarraum
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| 10 |
23.05.2023 |
Vorstellung Mini-Projekt |
Um 9 Uhr in Präsenz
- ab 9 Uhr: Gruppenarbeit "Titanic-Challenge"
- ab 10 Uhr: Präsentation der Titanic-Challenge
- Vorstellung Datensätze für Projektphase
- Gruppenfindung/Diskussion zur Projektphase
- Weiterer Vorlesungsverlauf
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| 11 |
30.05.2023 |
Projektphase |
Um 9 Uhr in Präsenz
- Status/Update der Gruppen
- Überblick: Visualisierung mit Seaborn
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| 12 |
06.06.2023 |
Projektphase |
Um 9 Uhr in Präsenz
- Vortrag: Big Data
- Gruppenfindung/Diskussion zur Projektphase
- Möglichkeit für Gruppenarbeit
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| 13 |
13.06.2023 |
Projektphase |
Um 9 Uhr in Präsenz
- Status/Update der Gruppen
- Überblick: No-Code Datenanalyse
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