Time: Tuesday, 2. DS (09:20 to 10:50)
Location: Zoom
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

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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
  • 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