Hier findest Du einen Überblick über die einzelnen Moduleinheiten.
| Datum | Titel | Ziele |
|---|---|---|
| 1. Kursorganisation und Vorbereitungen | Überblick über das gesamte Modul (Kurseinheiten, Termine) Anpassung des eigenen Git-Repositoriums für das Arbeiten mit einem offenen Datensatz der San Francisco Library Erinnerung: Installation von Anaconda mit Python auf Deinem Rechner Erinnerung: Installation bzw. Nutzung von Jupyter Notebooks auf Deinem Rechner Überblick über verschiedene Python Pakete und Bibliotheken | |
| 27.02.2023 | Virtueller Modulauftakt (16:30-17:30 Uhr) | Kurze Vorstellungsrunde und Überblick über die Modulinhalte |
| 27.02.2023 – 04.03.2023 | 2. Grundbegriffe der Statistik und Einführung in Pandas | Kenntnisse des statistischen Grundvokabulars und Anwendung auf die Beschreibung eines Datensatzes Ein- und Auslesen von Datensätzen als DataFrames in Python Filtern von DataFrames nach Spalten oder Zeilen Erstellung neuer Variablen |
| 04.03.2023 | Abgabetermin Aufgabe 2.10 | Beschreibung eigener Datenprojekte |
| 04.03.2023 – 12.03.2023 | 3. Deskriptive Statistik und Visualisierung | Berechne grundlegende Lage- und Streuungsmaße Bereche Statistiken für bivariate Verteilungen Erstelle einfache Visualisierungen |
| 4. Exkurs: Inferenzstatistik (freiwillige Vertiefung) | Durchführung eines Zwei-Stichproben Mittelwerttests | |
| 13.03.2023 – 17.03.2023 | 5. Maschinelles Lernen - Grundlagen / 6. Maschinelles Lernen - Praxis mit scikit-learn | Führe Regression, Klassifikation und Dimensionreduktion mit scikit-learn durch |
| 20.03.2023 | Virtuelle Fragestunde (16:30-17:30 Uhr) | Kläre Deine Fragen mit den Betreuern |
| 18.03.2023 – 23.03.2023 | 7. Machinelles Lernen - Automatische Textanalyse / Textmining-Grundlagen | Führe eine Textanalyse durch Formuliere einfache quantitative Fragen für den Projekttag als Exposé (max. 1 Seite Text) |
| 24.03.2023 | Abgabetermin Projektaufgabe Deskriptive Statistik | Praktische Anwendung der Inhalte des ersten Teil des Moduls |
| 27.03.2023 | Präsenztag (10-16 Uhr) | Nimm an der Frage und Antwortrunde teil Finde geeignete Daten zum Lösen der Fragen Beantworte Deine Frage mit den gelernten statistischen Tools Bereite die Ergebnisse in Form einer Visualisierung auf Stelle die Ergebnisse in einer Kurzpräsentation in Deiner Gruppe vor (< 5 Minuten) |