Vorlesungsbeschreibung BWLS Big Data and Machine Learning
Die Studierenden sind kompetent im Umgang mit der Programmiersprache Python und können sie verwenden, um
Daten zu analysieren, Visualisierungen anzufertigen und Machine Learning Modelle aufzusetzen. Sie können bewerten, welche Problemstellungen mit Hilfe von Machine Learning gelöst werden können und welche Methoden dabei am vielversprechendsten sind. Die Studierenden sind sich ethischer und praktischer Probleme bei der Verwendung von Machine Learning bewusst und kennen Strategien zu deren Vermeidung.
Programmierung mit Python, Datenformate, Visualisierung, Statistik, Lineare Methoden des Machine Learnings, Nicht-lineares Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, verschiedenste Anwendungen
M. Summerfield: Programming in Python 3: A Complete Introduction to the Python Language. 1. Auflage, Addison-
Wesley Professional, 2009.
T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman: The Elements of
Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 12. Auflage, Springer, 2017.
A. Geron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to
Build Intelligent Systems. 3. Auflage, O’Reilly Media, 2022
Vorlesung und Übung
Deutsch
Mündliche Prüfung im ersten Semester, Projekt als Gruppenarbeit im zweiten Semester, Kurze schriftliche
Reflektion der Gruppenarbeit durch die Studierenden
5 pro Semester
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