Data Science 1

Wintersemester 2025/2026

Termin Datum Veranstaltung Inhalte Folien Übungsblätter
Vorlesung
29.09.2025 		Einführung
  • Organisatorisches
  • Motivation Data Science / Use-Cases
  • Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess
  • Software, Tools
  • Jupyter-Notebook Server
1 Selbststudium
29.09.2025 bis 06.10.2025 		Selbststudium: Start mit Python
  • Selbstständige Einarbeitung in Python
Plenum
06.10.2025 		Plenum: Einführung in Python
  • Diskussion zur Einführung in Python
  • Fragen aus dem Selbststudium
  • Anwendungsfall/Tutorial

13.10.2025 		Tutorial Day
  • Kurze Wiederholung Python
  • Python Funktionen und Listen
  • Aufgaben zu LEGO-Programmierung
2 Selbststudium
20.10.2025 bis 27.10.2025 		Selbststudium: Datenanalyse mit Pandas
  • Einarbeiten in das Pandas-Modul
  • Konzepte von Series/DataFrame
  • Rechnen/Filtern mit DataFrames

27.10.2025 		Tutorial mit Lars
Vorlesung
03.11.2025 		Plenum+ Maschinelles Lernen
Beginn um 10:15 Uhr!

Plenum:

  • Rückblick + Fragen zu Pandas

Vorlesung:

  • Übersicht über Maschinelles Lernen
  • Lernaufgaben und Verfahren
  • Training- und Testen, Modellvalidierung
Vorlesung
17.11.2025 		Klassifikation mit Bäumen
Beginn um 8:30 Uhr!
  • Entscheidungsbäume zur Klassifikation
  • Modell-Evaluation, Confusion-Matrix
  • Modell-Training mit SciKit Learn
3 Selbststudium
24.11.2025 bis 30.11.2025 		Selbststudium - Klassifikation mit kNN
  • Lernen nach Ähnlichkeiten
  • Distanzmaße
  • Klassifikation mit k-NN

24.11.2025 		Offene Sprechstunde / Tutorial / Übungszeit
Vorlesung
01.12.2025 		Klassifikation mit kNN
  • Lernen nach Ähnlichkeiten
  • Distanzmaße
  • Klassifikation mit k-NN