Veranstaltung
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Veranstaltung
Semester:
Sommersemester
2024
2.01.040 Data Science I -
Veranstaltungstermin | Raum
- Dienstag, 2.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 9.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 11.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 16.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 23.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 25.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 30.4.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 7.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 14.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 16.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 21.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 23.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 28.5.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 4.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 6.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 11.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 18.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 20.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 25.6.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 2.7.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Donnerstag, 4.7.2024 16:00 - 18:00 | A01 0-008
- Dienstag, 9.7.2024 12:30 - 18:00 | to be announced
- Mittwoch, 10.7.2024 10:00 - 18:00 | to be announced
- Dienstag, 24.9.2024 13:00 - 18:00 | Escherweg 2, Raum D01
- Mittwoch, 25.9.2024 10:00 - 18:00 | Escherweg 2, Raum D21
- Freitag, 27.9.2024 14:00 - 17:00 | online: https://uol.de/wolle-examination
Beschreibung
Data Science is an interdisciplinary science at the intersection of statistics, machine learning, data visualization, and mathematical modeling. This course is designed to provide a practical introduction to the field of Data Science by teaching theoretical principles while also applying them practically. Topics covered range from data collection and preparation (data sources & formats, data cleaning, data bias), mathematical foundations (statistical distributions, correlation analysis, significance) and methods for visualization (tables & plots, histograms, best practices) to the development of models for classifying or predicting values (linear regression, classification, clustering).
lecturer
TutorIn
Studienbereiche
- Informatik
SWS
4
Lehrsprache
deutsch und englisch
Anzahl der freigegebenen Plätze für Gasthörende
1