Practical Data Science (Master)

• Stufe: Master
• Umfang: 4 SWS / 5 ECTS
• Links: WueStudy,  WueCampus

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

Unterstützende Inhalte auf WueCampus:

• Jupyter Notebooks
• Datensets + Aufgabenstellungen
• Upload der Lösungen

Prüfung: Gruppenprojekt