Data Science 1

Wintersemester 2024/2025

Termin	Datum	Veranstaltung	Inhalte	Folien	Übungsblätter
1	Vorlesung 01.10.2024	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	Vorlesung 08.10.2024	Python	Kurze Wiederholung ML/Data Mining/Data Science Einstieg in Python, Jupyter-Notebooks Grundlegende Sprachkonstrukte Grundlegende Datentypen, Listen	DataScience1-02-Folien.pdf	DataScience-Blatt2.pdf
3	Vorlesung 15.10.2024	Tutorial Day 1	Wiederholung Python Grundlagen Python Funktionen und Listen Aufgaben zu LEGO-Programmierung	DataScience1-TutorialDay1.pdf Lösungen zu P-Aufgaben unter `Kurse/DataScience1/TutorialDay` TutorialDay-LEGO.pdf	Aufgaben sind im Foliensatz enthalten
	Selbststudium 22.10.2024	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	Plenum 29.10.2024	Plenum+Tutorial: Datenanalyse mit Pandas	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Fragen zum Pandas (ggf. Wiederholung) Tutorial zu Pandas (Series, DataFrame) Beispiel: Strukturierte Problemlösung (Hundesteuern)	DataScience1-TutorialDay2.pdf Notebook aus der Vorlesung: Hundesteuer.ipynb	DataScience1-TutorialDay2.pdf (Aufgaben ab Folie 20)
5	Vorlesung 05.11.2024	Maschinelles Lernen	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Übersicht über Maschinelles Lernen Lernaufgaben und Verfahren Training- und Testen, Modellvalidierung Python-Modul SciKitLearn	DataScience1-04-Folien.pdf Foliensatz zu Pandas DataFrame: winf2-06-pandas-dataframe.pdf	DataScience-Blatt4.pdf TutorialSession-Blatt1.pdf
6	Vorlesung 12.11.2024	Klassifikation mit Bäumen	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Entscheidungsbäume zur Klassifikation Modell-Evaluation, Confusion-Matrix Modell-Training mit SciKit Learn	DataScience1-05-Folien.pdf	DataScience-Blatt5.pdf
7	Vorlesung 19.11.2024	Klassifikation mit kNN	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Lernen nach Ähnlichkeiten Distanzmaße Klassifikation mit k-NN	DataScience1-06-Folien.pdf	DataScience-Blatt6.pdf
8	Vorlesung 26.11.2024	Klassifikation (lineare Modelle 1)	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Lineare Modelle, Daten im Vektorraum Hyperebene, lineare Separierbarkeit	DataScience1-07-Folien.pdf	DataScience-Blatt7.pdf
9	Vorlesung 03.12.2024	Klassifikation (lineare Modelle 2)	Beginn um 9 Uhr in Präsenz! Lineare Modelle (SVM) nicht-lineare Separierbarkeit Kern-Funktionen (Kernel-Trick)	DataScience1-08-Folien.pdf	DataScience-Blatt8.pdf
10	Vorlesung 10.12.2024	Zusammfassung Klassifikation	Beginn um 9 Uhr! Zusammenfassung Klassifikation Ausblick neuronale Netze/ChatGPT	DataScience1-09-Folien.pdf	DataScience-Blatt9.pdf
	Selbststudium	Selbststudium: Pandas Group By	Wiederholung von Pandas Gruppierung und Aggregation von Daten mit group by Foliensatz: winf2-08-pandas-dataframe-groupby.pdf	winf2-08-pandas-dataframe-groupby.pdf
11	Vorlesung 17.12.2024	Data Science Use Cases	Beginn um 9 Uhr! Umgang mit Jupyter Notebooks (Markdown,..) Beispiele als Vorbereitung für die Hausarbeit	DataScience1-Hausarbeit.pdf Hausarbeit-MusikStreaming.pdf	BeispielHausarbeitMusikStreaming.ipynb