• 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

• DataScience2-01-Folien.pdf
• DataScience2-02-Folien.pdf

Cheat Sheets:

• Python-Cheat-Sheet-for-Scikit-learn-Edureka.pdf
• Scikit-Learn_Cheat_Sheet.pdf
• SciKit-Cheat-Sheets-ALL.pdf

• DataScience1-Uebung01.pdf
• DataScience2-Blatt1.pdf

• CRISP-DM - Vom Problem zur Analyse
• KPIs, Data Science Canvas
• BI Tool: Apache Superset

• DataScience1-02-Folien.pdf

• DataScience1-Hausaufgabe02.pdf

Vorlesung:

• Die Schoko-Fabrik: Online-Shop, LEGO-Fabrik und Apache Superset
• Rohstoff-Frage: Angebot und Nachfrage je Kugelfarbe

Übung (Bestellen + Exploration):

• Schokokugeln im Shop bestellen, Bestand live in Superset verfolgen
• Superset: Datenbank erkunden, Angebot und Nachfrage auswerten
• Wie zählen wir die Kugeln? Vom Sensor-Messstrom zum Datensatz
• Erinnerung: das Prinzip des maschinellen Lernens

• DataScience1-Schokofabrik.pdf

• DataScience1-Hausaufgabe03.pdf
• kugeln_hausaufgabe.csv

Datenschutz und Ethik:

• Aspekte Datenschutz
• Gefahren der Datenanalyse
• Diskussion

Projektphase - Design Thinking - Was ist ein Projekt? - Wie starten wir ein Data Science Projekt?

• Sales_KPIs.pdf
• ml_canvas.pdf