Green Data Analytics

Dozenten und Modulverantwortlichen
Prof. Dr. Christian Schieder
Lerninhalte
- Einführung in Data Science mit R und R Studio
- Phasen des Data-Science-Prozess
- Datensammlung
- Datenvorbereitung, Datentransformation
- Datenvisualisierung, Datenkommunikation
- Modellierung, Evaluation und Deployment der Ergebnisse
- Verfahren des Maschinellen Lernens, u.a.:
- Clustering
- Klassifikation
- Dimensionsreduktion
- Voraussetzungen empfohlen: Grundkenntnisse in Statistik, Umgang mit Software
- Mitzubringen ist ein eigener Laptop
Kurszeiten/ Termine / Kursorte
Termin in Planung für 2024
Format
Präsenz und Selbstlerneinheit
Aufbau
Leistungspunkte
ECTS – 1 bei Erbringen einer Prüfungsleistung
Datum
Termin in Planung für 2024
Standardpreis
Preis auf Anfrage