Data Science 1

Sommersemester 2025

Termin	Datum	Veranstaltung	Inhalte	Folien	Übungsblätter
1	Vorlesung 03.04.2025	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
	Selbststudium 03.04.2025 bis 10.04.2025	Selbststudium: Start mit Python	Selbstständige Einarbeitung in Python	DataScience1-02-Folien.pdf
2	Plenum 10.04.2025	Plenum: Einführung in Python	Diskussion zur Einführung in Python Fragen aus dem Selbststudium		DataScience-Blatt2.pdf DataScience1-Blatt2.ipynb
3	17.04.2025	Tutorial Day	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Kurze Wiederholung Python Python Funktionen und Listen Aufgaben zu LEGO-Programmierung	DataScience1-TutorialDay1.pdf	Bauanleitung_Roboter.pdf TutorialDay-LEGO.pdf
	Selbststudium 17.04.2025 bis 08.05.2025	Selbststudium: Datenanalyse mit Pandas	Einarbeiten in das Pandas-Modul Konzepte von Series/DataFrame Rechnen/Filtern mit DataFrames	DataScience1-03-Folien.pdf Alternativer Foliensatz zu Pandas Series: winf2-05-pandas-series.pdf Pandas_Cheat_Sheet.pdf
4	Vorlesung 08.05.2025	Plenum+ Maschinelles Lernen	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Plenum: Rückblick + Fragen zu Pandas Vorlesung: Übersicht über Maschinelles Lernen Lernaufgaben und Verfahren Training- und Testen, Modellvalidierung	DataScience1-04-Folien.pdf Foliensatz zu Pandas DataFrame: winf2-06-pandas-dataframe.pdf	DataScience-Blatt3.pdf
5	Vorlesung 15.05.2025	Klassifikation mit Bäumen	Ab 9 Uhr Raum für Übung auf, Vorlesung um 10 Uhr! Entscheidungsbäume zur Klassifikation Modell-Evaluation, Confusion-Matrix Modell-Training mit SciKit Learn	DataScience1-05-Folien.pdf V5-Simple-Classifier.ipynb V5-Entscheidungsbaum-sklearn.ipynb	winf2-06-wochenaufgabe.ipynb
6	Vorlesung 22.05.2025	Klassifikation mit kNN	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Lernen nach Ähnlichkeiten Distanzmaße Klassifikation mit k-NN	DataScience1-06-Folien.pdf	DataScience-Blatt6.ipynb DataScience-Blatt6-Loesung.ipynb
7	29.05.2025	Fällt aus - Christi Himmelfahrt
8	Vorlesung 05.06.2025	Klassifikation (lineare Modelle 1+2)	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Lineare Modelle, Daten im Vektorraum Hyperebene, lineare Separierbarkeit Lineare Modelle (SVM) nicht-lineare Separierbarkeit Kern-Funktionen (Kernel-Trick)	DataScience1-07-Folien.pdf DataScience1-08-Folien.pdf	DataScience-Blatt7.pdf V7-Lineare-SVM.ipynb
9	12.06.2025	Fällt aus (Krankheit)
10	19.06.2025	Fällt aus - Fronleichnam
11	Vorlesung 26.06.2025	Zusammfassung Klassifikation	Beginn um 9 Uhr! Zusammenfassung Klassifikation Ausblick neuronale Netze/ChatGPT Jupyter-Notebooks + Hausarbeit
12	06.07.2025	Hausarbeit		Hausarbeit: Hausarbeit-Solar.pdf Hausarbeit-Solar.ipynb solar.py	Zusätzliche Folien (bei Bedarf): winf2-06-pandas-dataframe.pdf winf2-08-pandas-datafrage-groupby.pdf