Einführung in Data Science und Machine Learning (Wintersemester 2021/2022)
Dozent:
Prof. Dr. Gerard de Melo
(Artificial Intelligence and Intelligent Systems)
Website zum Kurs:
https://hpi.de/de-melo/teaching.html
Allgemeine Information
- Semesterwochenstunden: 4
- ECTS: 6
- Benotet:
Ja
- Einschreibefrist: 01.10.2021 -22.10.2021
- Lehrform: Vorlesung / Übung
- Belegungsart: Wahlpflichtmodul
- Lehrsprache: Deutsch
- Maximale Teilnehmerzahl: 40
Studiengänge, Modulgruppen & Module
- BPET: Business Process & Enterprise Technologies
- OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
Beschreibung
Das Leben in unserer modernen Welt wird fundamental von digitalen Daten geprägt. In immer mehr Fällen bestimmen letztendlich Daten welche Unternehmen erfolgreich sind, wer sich gegen seine politischen Kontrahenten durchsetzen kann oder gar wer bei der Partnerwahl in Erwägung gezogen wird. Dieser Kurs bietet einen ersten Überblick der recht jungen Disziplin Datenwissenschaft, besser bekannt als Data Science.
Lehrinhalte:
- Datensammlung
- Data Parsing und Preprocessing
- Datenanalyse
- Big Data-Verarbeitung
- Visualisierung
- Umgang mit graphstrukturierten Daten
- Umgang mit Textdaten
- Clustering
- Grundkonzepte des Maschinellen Lernens
- Regression
- Klassifikation
- Fairness und Bias Data Mining-Algorithmen
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse und Schulmathematik;
Hinweis: Teilnehmer an der LV "Einführung in die Data Science - WiSe 2020/21" können diese Leistung des WiSe 2021/22 nicht erneut erwerben.
Lern- und Lehrformen
Vorlesung mit Übung (Folien in englischer Sprache)
Leistungserfassung
Die Note wird zu 100% durch eine schriftiche Abschlussklausur am Semesterende ermittelt. Vorraussetzung für die Zulassung zur Klausur ist die erfolgreiche Bearbeitung aller Pflichtübungsblätter. Welche Übungsblätter als Pflichtübungsblätter gelten, wird über Moodle bekannt gegeben.
Termine
Abschlussklausur: 25.02.2022
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