Data Science I - Algorithmen und Prozesse
[Only provided in German, because the lecture will be German]
Daten, Module, etc.
- Vorlesung: Dienstags, 10:15-11:45 Uhr, Informatik Ifi 0.101
- Übung: Dienstag, 10:15-11:45 Uhr, Informatik Provisorium 0.103
- Prüfungstermin: NN
- Modul: B.Inf.1131: Data Science I: Algorithmen und Prozesse
Registrierung
Informationen zur Anmeldung werden in der ersten Vorlesung am 29.10.2019 gegeben.
Beschreibung
In dieser Vorlesung werden die Grundlagen für Date Science Projekte vermittelt. Hierzu werden zuerste grundsätzliche Begriffe wie Data Science, Big Data und Business Inteligence eingeführt. Anschließend wird der allgemeine Prozess, nach dem Data Science Projekte ablaufen, vorgestellt. Der Hauptteil der Vorlesung behandelt einen Überblick über Verfahren zur Datenanalyse, unter anderem:
- Assozationsanalyse (Apriori Algorithmus)
- Clustering (k-means, EM, DBSCAN, Single Linkage)
- Klassifikation (k-nearest Neighbor, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regressoin, Naive Bayes, Support Vector Machines, Neural Networks)
- Regression (Linear Regression, RIDGE, LASSO)
- Zeitserienanalyse (ARMA)
- Text Mining (Bag of Words, Stemming/Lemmatization, TF-IDF)
In der Übung zur Vorlesung werden die Algorithmen mit Hilfe von Jupyter Notebooks und der Programmiersprache Python angewandt.
Materialen
Die Materialien für diesen Kurs werden via Stud.IP zur Verfügung gestellt.
2024 © Software Engineering For Distributed Systems Group