Modulbeschreibung - Grundverständnis Data Science

Nummer	gds
ECTS	1.0
Spezifizierung	Verstehen grundlegender Data Science Konzepte und deren Einsatzgebiete
Anspruchsniveau	Basic
Inhalt	Daten sind Teil unseres täglichen Lebens geworden und werden zuweilen als "oil of the 21st century" bezeichnet. Data Science ist die Disziplin, die mit wissenschaftlichen und quantitativen Methoden die Wertschöpfung aus Daten überhaupt ermöglicht. Anhand von Praxisanwendungen werden auf intuitive und anschauliche Art zentrale Basiskonzepte erlernt, welche im Data Science Studiengang in vielfältiger Form immer wieder angetroffen werden.
Lernergebnisse	Die Studierenden verstehen Phasen und Ablauf eines Data Science & Machine Learning Projektes und können die Unterschiede sowie Vor- & Nachteile von supervised, unsupervised, semi-supervised und reinforcement learning on-line und off-line learning deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Modellierung in eigenen Worten erklären. Die Studierenden verstehen den Zusammenhang von Kostenfunktion, Optimierung und Regularisierung, Overfitting und Underfitting, Modellparametern, und Zielmetrik sowie Trainings-, Validierungs- und Testdaten anhand konkreter Beispiele. Die Studierenden sind in der Lage Data Science Anwendungen des Alltags zu erläutern und kritisch zu hinterfragen (z.B. Data Privacy und Diskriminierung, Verzerrung und Unsicherheit der Vorhersage).
Modulbewertung	Note
Modultyp	Basismodul

(English Version)

Studium

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