Time: Tuesday, 2. DS (09:20 to 10:50)
Location: Zoom
Quantity: 0/0/4
Language: German
Modules: INF-B-510, INF-B-520, INF-B-530, INF-B-540, BAS-2, VERT-2, BAS-4, VERT-4, INF-PM-FPA, IST-05-KP

News

Voraussetzungen:

  • Eigener Laptop
  • Grundkenntnisse in R oder python
  • Lineare Algebra
  • Kenntnisse aus der Lehrveranstaltung Datenintegration und -analyse

Skript zur Vorlesung

Teil Inhalt Folien Video Daten
00 Prolog pdf
01 Data Preparation pdf Lecture 1 sqlite db
02 Data Cleaning pdf Lecture 2 csv
03 Optimization Techniques pdf Lecture 3 csv
04 Regression pdf Lecture 4 csv
05 Classification pdf Lecture 5 csv
06 Clustering pdf Lecture 6 csv
07 Association Rule Mining pdf Lecture 7 tsv1 tsv2
08 Feature Reduction pdf Lecture 8 csv
09 Time Series Forecasting pdf Lecture 9 csv
10 Performance Optimization pdf Lecture 10 zip
11 Neural Networks I pdf Lecture 11
12 Neural Networks II pdf Lecture 12