Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining
Data Mining – das klingt nach Bergarbeiten, um in der Tiefe nach Daten zu schürfen. Aber was verbirgt sich wirklich dahinter? Dieser Kurs zeigt, was Data Mining ist, und gibt einen theoretischen und praktischen Einblick in unterschiedliche Methoden des Data Minings.
Überblick
Der Schatz des Data Mining sind tatsächlich große Datenmengen, aus denen man neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge unter ihnen gewinnen will. Mit den entsprechenden Daten sind genaue Vorhersagen möglich. Wie geschieht das? Und wie kann ein Programm selber aus Daten lernen? Dieser Kurs der TH Köln gibt hierzu eine Einführung. Selbstlernende Algorithmen des Data Mining werden vorgestellt und ihre Ideen anschaulich erklärt. Sie sind dazu eingeladen, diese dann selber in unterschiedlichen Problemstellungen, beispielsweise an echten Datensätzen in Jupyter Notebooks, anzuwenden.
Welche Inhalte erwarten mich?
- Alle Schritte eines Data Mining Projektes werden durchgegangen
- Wichtige Algorithmen des überwachten und des unüberwachten Lernens werden anschaulich erläutert und durchgeführt
- Alle vorgestellten Methoden werden auf Beispiele angewendet und die Ergebnisse diskutiert
- Fachliche und ethische Grenzen werden aufgezeigt
Was werde ich erreichen?
Nach Abschluss des Kurses
- kann ich Fragestellungen des Data Minings mit einer systematischen Vorgehensweise bearbeiten
- kann ich geeignete Verfahren des Data Minings auswählen und die Ergebnisse beurteilen
- kann ich einfache und komplexe Programmieraufgaben zu Data Mining in Python lösen
Welche Voraussetzungen benötige ich?
- Der Kurs kann ohne Voraussetzungen besucht werden. An vertiefenden Stellen wird auf Sachverhalte hingewiesen, für die ein mathematisches Grundverständnis nötig ist
- Bei nicht-vorhandenen Programmierkenntnissen ist das Lösen der anspruchsvolleren Programmieraufgaben zeitaufwändig
Was sollte ich sonst noch wissen?
