Data Science Grundlagen

Im Rahmen des Moduls Data Science Grundlagen wird Basiswissen vermittelt das Voraussetzung ist für die erfolgreiche Planung, Umsetzung und Nutzung von Data Science. Es deckt den gesamten Prozess von der Erfassung und Verwaltung der Daten, über Konzepte und Techniken zur Analyse bis hin zur Visualisierung und Interpretation ab. Die Grundlagen sind hierbei stark transdisziplinär angelegt und vereinen Konzepte welche üblicherweise nicht einer ganzheitlichen Betrachtung wie sie für Data Science Aktivitäten erforderlich ist unterzogen werden. Ausgehend von methodischen Fähigkeiten im Bereich der Statistik und des Maschinellen Lernens als Kernmethoden der Data Science werden insbesondere auch Data Stewardship (Data Management, Digital Preservation), Prozessmodelle für Data Mining Projekte, Tools und Werkzeuge für die Durchführung von Datenanalyseprozessen, sowie Aspekte der automatischen Dokumentation, Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen sowohl theoretisch als auch anhand praktischer Beispiele erarbeitet.

Im Bereich des Maschinellen Lernens wird insbesondere das Basiswissen für die darauf aufbauenden Module M2 (Skalierbare Datentechnologien) und M3 (Deep Learning) in enger Abstimmung mit diesem Modul vermittelt.