Data Science 1

Sommersemester 2024

Termin Datum Vorlesung Inhalt Folien Übungsblätter
1 11.04.2024 Einführung
  • Organisatorisches
  • Motivation Data Science / Use-Cases
  • Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess
  • Software, Tools
  • Jupyter-Notebook Server
2 18.04.2024 Python
  • Kurze Wiederholung ML/Data Mining/Data Science
  • Einstieg in Python, Jupyter-Notebooks
  • Grundlegende Sprachkonstrukte
  • Grundlegende Datentypen, Listen
3 25.04.2024 Tutorial Day 1
  • Wiederholung Python Grundlagen
  • Python Funktionen und Listen
  • Aufgaben zu LEGO-Programmierung
4 02.05.2024 Datenanalyse mit Pandas
  • Kurze Wiederholung Python
  • Vorstellung Pandas-Modul
  • Konzepte von Series/DataFrame
  • Rechnen/Filtern mit DataFrames
5 09.05.2024 fällt aus (Christi Himmelfahrt)
6 16.05.2024 Tutorial Day 2
  • Wiederholung
  • Übungen zu Pandas (Series, DataFrame)
  • Beispiel: Strukturierte Problemlösung (Hundesteuern)
  • DataScience1-TutorialDay2.pdf
  • Lösungen zu Aufgaben unter Kurse/DataScience1/TutorialDay_Loesungen
  • Beispiel zu Hundesteuer-Funktion unter Kurse/DataScience1/Beispiel-Hundesteuer.ipynb
7 23.05.2024 Maschinelles Lernen
  • Übersicht über Maschinelles Lernen
  • Lernaufgaben und Verfahren
  • Training- und Testen, Modellvalidierung
  • Python-Modul SciKitLearn
8 30.05.2024 fällt aus (Fronleichnam)
9 06.06.2024 Klassifikation mit Bäumen
  • Entscheidungsbäume zur Klassifikation
  • Modell-Evaluation, Confusion-Matrix
  • Modell-Training mit SciKit Learn
10 13.06.2024 Klassifikation mit kNN
  • Lernen nach Ähnlichkeiten
  • Distanzmaße
  • Klassifikation mit k-NN
11 20.06.2024 Klassifikation (lineare Modelle 1)
  • Lineare Modelle, Daten im Vektorraum
  • Hyperebene, lineare Separierbarkeit
12 27.06.2024 Klassifikation (lineare Modelle 2)
  • Lineare Modelle (SVM)
  • nicht-lineare Separierbarkeit
  • Kern-Funktionen (Kernel-Trick)
13 04.07.2024 Zusammfassung Klassifikation
Beginn um 9 Uhr!
  • Zusammenfassung Klassifikation
14 11.07.2024 Vorstellung Hausarbeit
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Jupyter Notebooks, Umgang mit Markdown
  • Vorstellung der Hausarbeit
15 18.07.2024 Offene Sprechstunde
Ab 10 Uhr in AW-01 39
  • ggf. Fragen zur Hausarbeit