Hier finden Sie einen Überblick über die einzelnen Moduleinheiten.
| Datum | Titel | Ziele |
|---|---|---|
| 21.01 – 26.01 | Vorbereitung | Installieren Sie die benötigte Software Laden Sie die Kursmaterialien und Datensätze herunter Stellen Sie sicher, dass Python Notebooks lokal ausgeführt werden können |
| 27.01 – 02.02 | Grundlagen | Beschreiben Sie Datensätze mit dem statistischen Grundvokabular Lesen Sie Datensätze als DataFrames in Python einFiltern Sie DataFrames nach Spalten oder ZeilenErstellen Sie neue Variablen |
| 03.02 – 09.02 | Deskriptive Statistik und Visualisierung | Berechnen Sie grundlegende Lage- und Streuungsmaße Berechnen Sie Statistiken für bivariate Verteilungen Erstellen Sie einfache Visualisierungen |
| 10.02 – 16.02 | Inferenzstatistik / Maschinelles Lernen - Grundlagen | Führen Sie einen Zwei-Stichproben Mittelwerttest durch |
| 17.02 – 23.02 | Maschinelles Lernen - Supervised und Unsupervised Learning | Führen Sie Regression, Klassifikation und Dimensionreduktion mit scikit-learn durch |
| 24.02 – 01.03 | Textmining-Grundlagen | Führen eine Textanalyse durch Formulieren Sie einfache quantitative Fragen für den Projekttag als Expose (max. 1 Seite Text) |
| 02.03 – 04.03 | Vorbereitung Präsenztag | Schicken Sie Ihre inhaltlichen und fachlichen Fragen an die Kursleiter |
| 5.03 | Präsenztag | Nehmen Sie an der Frage und Antwortrunde teil Finden Sie geeignete Daten zum Lösen der Fragen Beantworten Sie Ihre Frage mit den gelernten statistischen Tools Bereiten Sie die Ergebnisse in Form einer Visualisierung auf Stellen Sie die Ergebnisse in einer Kurzpräsentation in Ihrer Gruppe vor (< 5 Minuten) |