IM 970 Themen und Termine

Wir haben drei Blöcke:

  • Block 1, ungefähr Oktober: Ramp Up

  • Block 2, ungefähr November: Die Kaggle-Kurse

  • Block 3, ungefähr Dezember: Projektarbeit

Mittwoch 2021-10-06 Veranstaltungsbeginn:

DIGITAL

Themen:

  • Einführung

  • Zugangsdaten und erste Intro in das dsci-lab

  • Empfehlungen, um ganz schnell Python zu lernen

  • Meinungsbild: lieber digital, oder lieber in Präsenz?

    • A: Okt Präsenz, Nov teildigital, Dez Präsenz

Mi 2021-10-13 PRÄSENZ: Praktische Einführung in das dsci-lab

Raum:

  • K0 10 oder K0 16 (?)

Unser Markdown- und Zotero- Technology Stack fürs Publishing im Schnelldurchlauf:

Arbeiten mit Jupyter Notebooks:

Linux lernen: Hier gibt es viele hervorragende Tutorials im Netz, so z.B.

Welcher Editor?

Mi 2021-10-20 PRÄSENZ:

  • Vortrag von Dana Simian, (ULBS, Sibiu): Machine Learning as a Black Box. A Python Perspective and Applications (in EN)

  • anschließend Austausch mit Dana für Interessierte

2021-10-27 bis 2021-12-01: Kaggle Learn, DIGITAL

Zu jedem Thema gibt JB eine Einführung, dann kollektive Einzelarbeit; für Fragen steht JB online zeitsynchron zur Verfügung.

Die Inhaltsverzeichnisse der jeweiligen Kurse finden sich unter Kaggle Learn.

2021-10-27 T 14:30 DIGITAL: intro-to-machine-learning

Rückblick Python lernen

Einführung JB in

2021-11-03: intermediate-machine-learning

2021-11-10: data-visualization

2021-11-17: pandas

2021-11-24: feature-engineering

Block 3: Einführung in die Projekte

Ich stelle Ihnen die Datensätze vor, die in der Studienarbeit analysiert werden sollen

  • 2021-12-01: Diskussion der Projekt-Aufgaben 1 + 2

  • 2021-12-08: Diskussion Aufgabe 3

2021-12-15: CRISP-DM

CRISP-DM: Cross-industry standard process for data mining. CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide Pete Chapman (NCR), Julian Clinton (SPSS), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler), Colin Shearer (SPSS) and Rüdiger Wirth (DaimlerChrysler). © 2000 SPSS Inc. CRISPMWP-1104

2022-01-12, 2022-01-19

Abgabe der Projekte nach den Weihnachtsferien:

  • Präsentation der wesentlichen Aspekte 5-10 Min

  • Hochladen auf Moodle bis Vorlesungsende Di 2022-01-25