Statistisches Lernen 1 Lab

Masterstudium

Die Teilnehmer:innen:
• können grundlegende Algorithmen der Data Science praktisch nachvollziehen
• können grundlegende Algorithmen der Data Science für spezifische Einsatzzwecke konfigurieren
• können die behandelten Algorithmen in isolierten Problemstellungen anwenden

Die Studierenden verfügen über Vorwissen im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von 8 ECTS und kennen daher einfache statistische Maßzahlen, sowie grundlegende statistische Testverfahren (z.B. t-Test).

Im Lab werden die Inhalte der ILV "Statistisches Lernen 1" mit Hilfe von praktischen Übungen vertieft. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden in der Gruppe diskutiert und erlauben so einen tiefen Einblick in die Materie und eine Festigung des Wissens, das in der ILV theoretisch vermittelt wurde.

- James, G.; Witten, D; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2023). An Introduction to Statistical Learning: with Applications with Python (ISBN: 978-3031387463)
- Bruce. P.; Bruce, A.; Gedeck, P. (2020): Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (ISBN: 978-1492072942)
- Geron, A. (2022): Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, (ISBN: 978-1098125974)

Hausarbeit
Projekt

Deutsch

2.5

Folgende Methoden kommen zum Einsatz:

- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop

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