Time: Tuesday, 2. DS (09:20 to 10:50) and Thursday, 5. DS (14:50 to 16:20)
Location: APB/E010 (Tuesday), APB/E008 (Thursday)
Quantity: 2/2/0
Language: German
Modules: INF-04-FG-AVS, INF-B-510, INF-B-520, INF-B-530, INF-B-540, INF-BAS2, INF-BAS4, INF-PM-FOR, INF-VERT2, INF-VERT4, MINF-04-FG-IAS

News

  • Der späteste Abgabetermin für alle Aufgaben ist der 07.02.2020.
  • Ein aktualisierter Foliensatz mit der Vergleichslösung für die Forecastingaufgabe ist online.
  • Alle Nachrücker von der Warteliste wurden per E-Mail informiert.
  • Die Vorlesung Beginnt am 15.10.2019 um 9:20 Uhr im Raum APB/E010. Die Plätze von eingeschriebenen Studierenden, welche zur ersten Veranstaltung nicht erscheinen werden durch Wartelistenplätze aufgefüllt, Nachrücker von der Warteliste werden per Mail benachrichtigt.
  • Die Einschreibung findet über jExam statt. Auf Grund der hohen Nachfrage ist die Teilnehmerzahl begrenzt.

About

Der Begriff “Data Science” ist zu einem wichtigen Schlagwort im Umgang mit großen Datenmengen geworden. Data Scientists handhaben und analysieren große Datenmengen um daraus Informationen zu generieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten, die Organisationen befähigen effizienter zu arbeiten. Um dies zu erreichen, werden verschiedene Analysetools und Methoden genutzt, die aus unübersichtlichen Datenmengen wertvolle Informationen extrahieren, aus denen anschließend Hypothesen abgeleitet werden.

Voraussetzungen:

  • eigener Laptop
  • Grundkenntnisse in R oder python
  • lineare Algebra
  • Besuch der Veranstaltung Datenintegration und -analyse von Vorteil

Skript zur Vorlesung

Teil Inhalt Folien Daten
00 Prolog pdf
01 Data Preparation pdf sqlite db
02 Data Cleaning pdf csv
03 Optimization Techniques pdf csv
Min: 144, 43
04 Regression pdf csv
05 Classification pdf csv
06 Clustering pdf csv
07 Feature Reduction pdf csv
08 Association Rule Mining pdf tsv1 tsv2
09 Time Series Forecasting pdf csv
10 Performance Optimization pdf zip
11 Neural Networks I pdf
12 Neural Networks II pdf