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Data Science UE

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

second cycle, Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden:
• kennen eine Software mit Bibliotheken für die Durchführung von Datenana- lysen und Auswertungen
• sind in der Lage, diese zu benutzen
• können geeignete Auswertungen und Analysen unter Nutzung der Software für definierte Beispiele durchführen

Voraussetzungen laut Lehrplan

gemäß Zugangsvoraussetzungen

Lehrinhalte

• Einführung in die verwendete Software z.B. Python
• Sammeln und Aufbereiten von Daten mit Hilfe von Software
• Analyse und Darstellung von Beispieldaten unter Nutzung verschiedener Ansätze (z.B. Regression, Entscheidungsbäume etc.)

empfohlene Fachliteratur

• Dorschel (2015): Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft – Recht – Technik, Sprin- ger Gabler Verlag
• Grus (2016): Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python, O’Reilly Media
• McKinney (2015): Datenanalyse mit Python: Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython, O’Reilly Media
• Guido, Mueller (2016): Introduction to Machine Learning with Python, O’Reilly Media
• Gibson, Patterson (2016): Deep Learning: The Definitive Guide: A Practitioner's Approach, O´Reilly Media

Bewertungsmethoden und -kriterien

Hausarbeiten

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

geplante Lehr- und Lernmethoden

Übung

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

Studiengangsleitung

Studienjahr

1. Studienjahr

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine Angabe

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

keine Angabe

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Pflichtfach

Art der Lehrveranstaltung

Übung

Praktikum/Praktika

nicht zutreffend