Der Kurs “Entscheidungsbäume do it yourself (DIY) – Datenbasiertes Entscheiden” führt dich ein in das Arbeiten mit realen und multivariaten Daten. Wir haben zwei große inhaltliche Bereiche. Der erste Bereich bezieht sich auf das Explorieren und Untersuchen von Daten. Der zweite Bereich ist KI und maschinelles Lernen. Ziel ist, dass du verstehst, was datenbasierte Entscheidungsbäume sind, wie diese im Sinne von maschinellem Lernens datenbasiert und automatisiert erstellt und anschließend evaluiert werden.

• Data Science und maschinelles Lernen mit multivariaten Daten 
• Entscheidungsbäume verstehen, manuell erstellen und anwenden 
• CODAP als Werkzeug für Datenexploration 
• CODAP als Werkzeug für das Erstellen von Entscheidungsbäumen  

Bei Abschluss des Kurses:

• kennen Teilnehmende relevante statistische Grundbegriffe, interpretieren Diagramme und formulieren passende Schlussfolgerungen  
• nutzen Teilnehmende CODAP, um nach Zusammenhängen in Daten zu suchen und darzustellen und um einen Entscheidungsbaum zu erstellen, auszuwerten und zu evaluieren  
• verstehen Teilnehmende das Konzept eines Entscheidungsbaums und wie man algorithmisch und automatisiert einen Entscheidungsbaum erstellt  
• können Teilnehmende verschiedene Datensplits vergleichen, wählen begründet Entscheidungsregeln aus und erstellen einen mehrstufigen Entscheidungsbaum

Dieser Kurs richtete sich an alle, die verstehen wollen, wie datenbasierte Entscheidungsbäume als Methode des maschinellen Lernens funktionieren! Insbesondere ist der Kurs ein Angebot für (angehende) Lehrkräfte, die Data Science und Entscheidungsbäume ihren Schüler:innen vermitteln möchten. Im Kurs stehen das Arbeiten mit realen Daten und das Erstellen von Entscheidungsbäumen als Methode des maschinellen Lernens im Vordergrund. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.