Einführung in Web und Data Science


Dozent:
Prof. Dr. rer.nat. Ralf Möller

Inhalt:

  1. Einführung (pdfpptx)
  2. Klassifikation (pdfpptx)
  3. Warenkorbanalyse, Empfehlungen (pdfpptx)
  4. Statistische Grundlagen (pdfpptx)
  5. Informationstheorie, Entscheidungsbäume, Versionsraum (pdfpptx)
  6. Ensemble-Methoden (pdfpptx)
  7. Stochastische Grundlagen (pdfpptx)
  8. Bayessche Netzwerke, Maximum-Likelihood-Lernen, Expectation-Maximization (pdfpptx)
  9. Unüberwachtes Lernen, Clustering (pdfpptx)
  10. Analyse Sozialer Strukturen (nicht im WS16/17 pdfpptx)

Zielgruppe:
Bachelor Informatik ab 2016 (Wahlpflicht), Einführungsveranstaltung Informatik, 1. Fachsemester Bachelor Informatik ab 2016, Kanonische Vertiefung Web and Data Science, 1. Fachsemester (Plicht)

Umfang: 
2 SWS Vorlesung
1 SWS Übung

Zeit und Ort:

Vorlesung: Donnerstags, 12:00 - 14:00 Uhr im AM 4 

Übung: Mittwochs, 13:15 - 13:00 Uhr im IFIS-Seminarraum Geb. 64, Rm 2035

Beginn:

Vorlesung: Donnerstag, den 20.10.2016
Übung: Mittwoch, 26.10.2016 (Vorbereitung)

Unterlagen zur Vorlesung und Übung im Moodle.