Vorlesung Data Science: Predictive Analytics WiSe 2020/21
In der Veranstaltung sollen wichtige Verfahren des Data Science sowie der gesamte Datenanalyseprozess für Probleme des Predictive Modeling genauer betrachtet werden.
Die Studierenden kennen die Grundlagen und Prinzipien überwachter Verfahren zur Erzeugung von Vorhersagemodelle auf Basis strukturierter Daten mithilfe von Verfahren aus dem Bereich des Machine Learning unter Benutzung analytischer Informationssysteme. Die Studenten sind in der Lage, diese Verfahren auf verschiedene Praxisbeispiele anzuwenden und die Ergebnisse zu evaluieren, zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen.
Insbesondere haben die Studierenden ein Verständnis für den idealtypischen Knowledge-Discovery-in-Databases-Prozess und dessen Komponenten im Allgemeinen sowie die Modellierung und Datenvorverarbeitung im Speziellen aufgebaut. Die Studierenden sind des Weiteren in der Lage, allfällige Probleme des Predictive Modeling auf Basis komplexer Datenbestände geeignet anzugehen und zu lösen und somit adäquate Entscheidungsunterstützung zu leisten. Sie besitzen die Fähigkeit, mit ausgewählten Anwendungssystemen des Machine Learning im Speziellen und des Predictive Modeling im Allgemeinen umzugehen.
Infos:
- Vorlesung: virtuell (On-demand lectures)
- Umfang: 2 SWS Vorlesung
- Sprache: Englisch
- Rechnerübung: DataCamp Assignments
Termine:
- Einschreibung für den Kurs beginnt am 09.10.2020, 10:00 Uhr
- Erste Vorlesung wird hochgeladen: 05.11.2020
- Einladungen für DataCamp werden verschickt: 26.10.2020
- Deadline für DataCamp-Classroom Registrierung: 02.11.2020 23:59 Uhr
- Prüfung: mündliche, digitale Prüfungen im Februar 2021
Video-Lectures:
Die On-Demand-Lectures können hier angeschaut werden (die Playlist wird stetig aktualisiert):
Link: https://videocampus.sachsen.de/album/view/aid/140
Dazu ist zunächst ein einfaches Login mit dem ZIH-Account auf der Seite notwendig. Die Unterlagen (Folien) findet ihr hier im OPAL unter "Dokumente\Skripte".
Veröffentlichungsplan der Video-Lectures (wird stets aktualisiert):
| Vorlesung | Thema | Typ | Upload/Termin |
| 1 | Introduction (Part 1) | VOD | 05.11.2020 |
| 2 | Introduction (Part 2) | VOD | 05.11.2020 |
| 3 | Introduction to Preditive Analytics | VOD | 19.11.2020 |
| 4 | Business Understanding | VOD | 26.11.2020 |
| 5 | Data Understanding | VOD | 03.12.2020 |
| 6 | Data Preparation | VOD | 10.12.2020 |
| 7 | Modeling | VOD | 17.12.2020 |
| 8 | Linear + Logistic Regression | Zoom | 14.01.2021 |
| 9 | Artificial Neural Networks | Zoom | 21.01.2021 |
| 10 | Evaluation | VOD | 26.01.2021 |
| 11 | Exam Preparation | Zoom | 28.01; 11:10 Uhr |
Typ: Die Vorlesungen 8 und 9 werden live per Zoom abgehalten jeweils Donnerstags (14.01+21.01) 3.+ 4. DS (Start: 11:10 Uhr). Die Zoom-Links werden vorher per Mail an alle Studenten versendet.
Prüfungs-Vorbereitung: Es wird am 28.01, 11:10 Uhr (3.DS) eine Zoom-VL zur Vorbereitung auf die mündliche Prüfung geben. Die bisher gestellten Fragen von euch zur Klausur werden hier beantwortet. Solltet ihr weitere Fragen haben, so sendet diese bitte bis zum 26.01 an Kai Heinrich.
Mündliche Prüfung:
Sprache: Englisch oder Deutsch
Inhalte: Vorlesung + DataCamp mit Fokus auf den Vorlesungsinhalten
Termine: 22.02.2021 - 25.02.2021, jeweils 09:00 Uhr-13:00 Uhr
Terminslots Teilnehmer: Jedem im HISQIS angemeldeten Teilnehmer wird ein Termin-Slot zugewiesen (als PDF zum Download)
Eintrag Modulhandbuch: Link
Neural Network Playground: https://playground.tensorflow.org/
Confusion-Matrix-Calculator: http://onlineconfusionmatrix.com/