Methoden und Anwendungen
  • Vertiefung von Kenntnissen im Bereich Data Science Konzepte, speziell bei Klassifikation und Support Vector Machines
  • Ablauf eines Data-Science-Projekts
  • Fachliche Schwerpunkte mit Fokus auf Data Science Konzepte bei explorativer Datenanalyse
  • Regressionsanalyse
  • Anwendung und Funktion von Data Science Konzepten in der Wirtschaft
  • Clustering-Algorithmen

Praxis, Evaluation und ethische Aspekte
  • Datenethik unter Berücksichtigung von Data Science Konzepten
  • Casestudy: Umsatzprognose
  • Einsatz von Data Science Konzepte bei K-nearest Neighbor und NX Boost
  • Evaluationsmethoden
  • Validierung von Modellen mit Fokus auf Data Science Konzepte
  • Interpretation von Ergebnissen