Data Science 1

Sommersemester 2026

Termin Datum Veranstaltung Inhalte Folien Übungsblätter
Vorlesung
16.04.2026 		Einführung
  • Organisatorisches
  • Motivation Data Science / Use-Cases
  • Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess
  • Software, Tools
  • Jupyter-Notebook Server
1 Selbststudium
16.04.2026 bis 23.04.2026 		Selbststudium: Start mit Python
  • Selbstständige Einarbeitung in Python
Plenum
23.04.2026 		Plenum: Einführung in Python
  • Diskussion zur Einführung in Python
  • Fragen aus dem Selbststudium
  • Anwendungsfall/Tutorial

23.04.2026 		Tutorial Day
  • Kurze Wiederholung Python
  • Python Funktionen und Listen
  • Aufgaben zu LEGO-Programmierung

30.04.2026 		Tutorial: Vertiefung von Python
2 Selbststudium
06.05.2026 		Selbststudium: Datenanalyse mit Pandas
  • Einarbeiten in das Pandas-Modul
  • Konzepte von Series/DataFrame
  • Rechnen/Filtern mit DataFrames
Vorlesung
07.05.2026 		Plenum+ Maschinelles Lernen

Plenum:

  • Rückblick + Fragen zu Pandas

Vorlesung:

  • Übersicht über Maschinelles Lernen
  • Lernaufgaben und Verfahren
  • Training- und Testen, Modellvalidierung