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Modul: Individual ML Case Study

Holen Sie Peer- und Expertenmeinungen zu Herausforderungen und Optimierungsmöglichkeiten im eigenen Data Science-Projekt ab.

In diesem Modul findet kein traditioneller Frontalunterricht statt. Alle Teilnehmende bringen ihre selbständig erarbeitete Machine Learning Case Study mit; entweder aus dem Betrieb oder einem Freizeitprojekt. Sie bekommen hier fachliche Unterstützung bezüglich Herausforderungen oder Optimierungen in Ihrem Projekt, profitieren aber auch von den Erfahrungen und Diskussionen von Case Studies anderer Teilnehmenden.

Modulübersicht

Alle Teilnehmenden stellen am ersten Unterrichtstag ihren Fall vor und erläutern überwundene und aktuelle Herausforderungen. In einer offenen Diskussion können Teilnehmende wie auch Fachexperten Lösungsansätze wie auch mögliche Optimierungen vorschlagen und besprechen.

Am zweiten Unterrichtstag findet dann nochmals eine Diskussionsrunde statt, in welcher die besprochenen Umsetzungen seit dem letzten Treffen vorgestellt und diskutiert werden. Bestandteil der Diskussion kann auch ein Ausblick basierend auf den neuen Resultaten sein, in welche Richtung sich das Projekt weiterentwickeln könnte.

An beiden Unterrichtstagen können Sie In der verbleibenden Zeit nach der Diskussionsrunde im Plenum an Ihrem Projekt weiterarbeiten, wo Ihnen auch fachliche Unterstützung des Data Science Instituts der FHNW zur Verfügung steht.

WICHTIG: Falls Sie einen DAS Data Science absolvieren, dürfen Sie nicht den gleichen oder einen sehr naheliegenden Fall für Ihre Diplomarbeit verwenden, da Sie bereits entsprechende fachliche Unterstützung beansprucht wurde.

Weitere Informationen

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