Data Science 2

Sommersemester 2024

TerminDatumVeranstaltungInhalteFolienÜbungsblätter
109.04.2024Regression 1+2
  • Vorstellung, Organisatorisches
  • Wiederholung KI, Klassifikation
  • Motivation Regression, Beispiele
  • Lineare Regression, Multiple lineare Regression
  • Regression mit SciKit Learn
  • Overfitting, Modellkomplexität und Regularisierung
  • Preprocessing mit SciKit Learn
216.04.2024Zeitreihenanalyse
  • Zeitreihen, Grundlagen und Definitionen
  • Analyse von Zeitreihen, Lineare ZR-Modelle
  • Zeitreihen mit Pandas und Python
323.04.2024Clustering
  • Clustering hierarchisch
  • k-Means Algorithmus
  • Dokumenten-Repräsentation (TF/IDF), Clustering
  • WordCloud Darstellung
430.04.2024Warenkorbanalyse
  • Warenkorbanalyse
  • Häufige Mengen, Apriori-Algorithmus
507.05.2024Datenschutz, Ethik
  • Aspekte Datenschutz
  • Gefahren der Datenanalyse
  • Diskussion
614.05.2024Design Thinking (Workshop)
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Brainstorming um Datenanalyse
  • Ideen-Findung + Lösungsansätze
  • Start des Mini-Projektes
721.05.2024Projektphase
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Diskussion über Datensätze
  • Details zum Prüfungsformat + Zeitplan
  • ab 9 Uhr Gruppenarbeit im Seminarraum
828.05.2024Projektphase
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Möglichkeit für Gruppenarbeit
904.06.2024Projektphase
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Möglichkeit für Gruppenarbeit
  • Vortrag: Visualisierung mit Seaborn
1011.06.2024Projektphase
  • ab 9 Uhr Möglichkeit für Gruppenarbeit
1118.06.2024Projektphase
Um 9 Uhr in Präsenz
  • Vortrag: Big Data
  • Diskussion zu Prüfungsformat (Peer Review)
  • Gruppenarbeit
1225.06.2024Projektphase
1302.07.2024Projektphase
1409.07.2024Präsentationstag
  • Präsentation jeder Gruppe
  • 28.7.: Deadline für Einreichung der Hausarbeiten
  • 15.8.: Deadline für die Reviews