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    Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement

    Practical Data Science (Master)

    For exchange students:
    The language of this course is English. To find the english description of this course, please change the page language. You can do this at the top right corner of this site.

    Inhalt und Lernziele

    • Kennenlernen der Grundsätze und Frameworks im Forschungsgebiet der Data Science,
      Vorstellung zahlreicher Anwendungsbeispiele
    • Design, Implementierung und Auswertung der wichtigsten Algorithmen innerhalb eines end-to-end Workflows im Feld der Data Science (inklusive Import der Daten, deren Analyse und deren Aufbereitung)
    • Anwendung von Jupyter Notebooks und ihrer Infrastruktur (Sammlung, Speicherung, Wiedergewinnung und Analyse der Daten)
    • Verständnis einer datenbasierten & analytischen Herangehensweise an Entscheidungsprobleme
    • Vermittlung von Kenntnissen für die Implementierung und Ausführung von Lösungen im Feld der Business Analytics

    Aufbau und Themen

    1. Basics 
    2. Datenanalyse in der Forschung
    3. Recap: Machine Learning
    4. Datenmodellierung
    5. Feature Engineering
    6. Ensembling

    Organisation

    Vorlesung & Übung:

    Dienstag, 10.00 – 12:00 Uhr, SR 409 (Neue Universität)
    Erster Termin: tba

    Unterstützende Inhalte auf WueCampus:

    • Jupyter Notebooks
    • Datensets + Aufgabenstellungen
    • Upload der Lösungen

    Prüfung:

    Gruppenprojekt