Einführung in Data Science & maschinelles Lernen mit RStudio

Dienstags 18 - 20 Uhr // Lerne statistische Auswertungen, grafische Darstellungen und das Trainieren maschineller Lernalgorithmen mit R.

ANMELDEFRIST ABGELAUFEN

Für diesen Kurs kann man keine Teilnahmenbescheinigung erhalten.

Bei ausreichender Teilnahme und Erbringung eines der angebotenen Leistungsnachweise kannst Du ein Leistungszertifikat erwerben.

Kursinformation

KURSBESCHREIBUNG

Dieser Kurs wird hybrid durchgeführt: Man kann online via Zoom oder in Präsenz in Kiel teilnehmen. Die Anzahl der Plätze zur Präsenzteilnahme ist begrenzt.

Unsere Kurse sind offen für alle und kostenlos für Studierende, Schüler:innen, Auszubildende, Gründer:innen, wissenschaftliche Mitarbeiter:innen, Arbeitssuchende, Geflüchtete und Rentner:innen. Für Angestellte und Selbstständige fällt bei Erwerb eines Leistungszertifikats eine Gebühr in Höhe von 200 Euro an. Über stipendium@opencampus.sh können Angestellte und Selbständige ein Stipendium beantragen.

The course will be in German language!

Dein Interesse

Du hast bisher keine oder wenig Erfahrung im Arbeiten mit Daten und willst zukünftig mit Daten arbeiten, oder Du hast schon erste Erfahrungen im Arbeiten mit Daten gesammelt und willst diese vertiefen.
In beiden Fällen bist Du richtig in diesem Kurs.

Die Inhalte

Du bekommst eine praktische Einführung in Data Science und maschinelles Lernen mit Hilfe von RStudio auf Basis der Programmiersprache "R" und einem kurzen Einblick in die Programmiersprach Python, in der wir ein neuronales Netz implementieren. Die Programmiersprache R und die Entwicklungsumgebung RStudio werden von Grund an erklärt. Falls Du bisher noch gar keine Programmiererfahrung hast, wird der Fortschritt insbesondere anfangs sehr schnell für Dich sein, Du solltest daher einplanen, dass Du gegebenfalls zusätzlich Zeit benötigen wirst, um Dein Verständnis über Online-Ressourcen zu vertiefen, die im Rahmen des Kurses zur Verfügung gestellt werden.
Nach der Einführung in die Grundlagen von R wirst Du im Team an einem Auswertungsprojekt arbeiten, im Rahmen dessen Du die verschiedenen vorgestellten Verfahren praktisch umsetzt. Dazu gehören:
- Datenaufbereitung
- Erstellen von Abbildungen
- Versionierung und gemeinsames Arbeiten an einem Auswertungsprogramm
- Verwendung von Linearer Regression, Suport-Vektor-Maschinen und Neuronalen Netzen zur Durchführung von Prognosen

Der Ablauf

Der Kurs findet dienstags von 18 bis 20 Uhr statt. Vor dem ersten Termin gibt es ein gemeinsames Semester-Opening am 5. November, in dem Ihr Euch untereindander kennenlernt und organisatorische Details Kursablauf bekommt.

Hier findest du zu der Veranstaltung: https://kurskickoff20-21.eventbrite.de

Mitzubringen ist ein eigenes Notebook, um während des Kurses mitarbeiten zu können. Sämtliche genutzte Software is Open Source und entsprechend kostenfrei.
Neben dem Unterricht, der einmal pro Woche stattfindet, erhältst Du Aufgaben und Links zu Online-Lernressourcen, um diese im Laufe der Woche zu bearbeiten.

Die Formalitäten

Um ein Leistungszertifikat für diesen Kurs zu erhalten, wird die regelmäßige Mitarbeit erwartet und es darf an nicht mehr als zwei Veranstaltungen gefehlt werden. Die regelmäßige Mitarbeit wird durch die regelmäßige Bearbeitung der wöchentlichen Aufgaben, den im Rahmen des Auswertungsprojekts erstellten Programmcode und eine Abschlusspräsentation nachgewiesen.
Eine reine Teilnahmebescheinigung gibt es für diesen Kurs nicht. In den Zoom-Sessions ist es notwendig, dass du in allen Terminen Deinen vollständigen Namen angibst, damit Deine Anwesenheit in der EDU-Plattform registriert wird.

Weitere Einzelheiten werden im Kurs bekannt gegeben.

Wenn Du mehr über Deinen Kursleiter erfahren möchtest, schau gerne hier vorbei: https://www.linkedin.com/in/steffen-brandt/

ALLGEMEINE INFOS

Kursname:
Einführung in Data Science & maschinelles Lernen mit RStudio
Format:
Hybrid
ECTS:
2.5
Semester:
Wintersemester 2020/2021
Anmeldefrist:
05.11.2020
Start:
05.11.2020
Ende:
19.01.2021
Zeiten:
18:00 - 20:00 Uhr

Kursleitung

Name:
Steffen Brandt
E-Mail:
steffen@opencampus.sh
Telefon:
0431/90894380