Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining

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.

• 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

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