Practical Data Science (Master)
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
- Basics
- Datenanalyse in der Forschung
- Recap: Machine Learning
- Datenmodellierung
- Feature Engineering
- Ensembling
Organisation
Unterstützende Inhalte auf WueCampus:
- Jupyter Notebooks
- Datensets + Aufgabenstellungen
- Upload der Lösungen
Prüfung: Gruppenprojekt