Bitte beachten Sie, dass der erste Kurstag in Präsenz und zu geänderten Uhrzeiten stattfindet!

[Data Science ist der Oberbegriff für eine Vielzahl von Methoden aus der Informatik und der Mathematik in der Digitalisierung zur Datenanalyse und zur Gewinnung impliziter, unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Daten. Methoden der Data Science werden beispielsweise verwendet, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren, eine personalisierte Medizin zu verbessern oder auch um historische Quellen zu organisieren und auszuwerten.]

Dieser Kurs richtet sich an alle Interessierten, die über Erfahrungen in der IT als Anwender sowie über mathematische Kenntnisse auf dem Niveau der Fachhochschulreife verfügen. Dieser Kurs hilft z.B. Mitarbeitern in der Informationstechnologie, in der Webentwicklung, in der Industrie 4.0, im (Online-)Marketing, Fachleuten aus verschiedenen Domänen sowie Strategieentwicklern oder Projektleitern einen Überblick über Data Science zu bekommen. Alle technischen und mathematischen Begriffe und Methoden werden mit vielen Beispielen eingeführt.

Wir wollen in diesem Kurs Grundbegriffe, Konzepte, Modelle, Probleme und Methoden einführen und diskutieren, die in Data Science, Data Mining, Knowledge Discovery, Big Data und Künstlicher Intelligenz verwendet werden. Dazu betrachten wir Anwendungsbeispiele aus ganz unterschiedlichen Bereichen wie E-Commerce, Technik, Biologie, Medizin, den Sozialwissenschaften und anderer Geisteswissenschaften.

Die Teilnehmenden sind nach diesem Kurs in der Lage, sich einen Überblick über Datenbestände zu verschaffen (z.B. öffentliche Datenquellen, Kundendaten o.ä.) und für Fragestellungen geeignete Methoden (z.B. Clustering, Text Mining, statistische Verfahren, ML, Visualisierung) zu benennen. Wir gehen dabei auch in einem Kurzüberblick auf Stärken und Schwächen dieser Verfahren und insbesondere auf das Management von Daten (Data Life Cycle) ein.

Im Kurs arbeiten Sie mit Ihrem eigenen Gerät (vorzugsweise Linux, aber auch ein Windows- oder Mac-System funktioniert). Bitte planen Sie Zeit nach der ersten Sitzung ein, um ggf. Lösungen für noch bestehende Probleme zu suchen. Es wird ausschließlich mit Standardsoftware (z.B. LibreOffice, Firefox Webbrowser, PSPP, Python3 mit Jupyter Notebook) gearbeitet und dies wird in der ersten Sitzung bearbeitet. Im Kurs kann nur bedingt auf Soft- und Hardwareprobleme eingegangen werden.