Wann
Session 1: 22.02.2023, 09.00 bis 16.30 Uhr
Session 2: 01.03.2023, 09.00 bis 16.30 Uhr
Die Pausenregelung wird mit den Teilnehmenden im Kurs vereinbart.
Maximale Teilnehmeranzahl: 12 Personen
Inhalt
In diesem Seminar werden Methoden aus dem Bereich Data Science und Supervised Machine Learning, sowie die statistischen Grundlagen, die zum Verständnis dieser Methoden nötig sind, vorgestellt. Das Seminar gibt einen breiten Überblick über das Themengebiet, ohne dass dabei Data Science Software wie z.B. R oder Python zum Einsatz kommt. Die beigebrachten Methoden, Beispiele und Aufgaben werden theoretisch behandelt und sind unabhängig von der später verwendeten Software.
- Einführung allgemeiner Begriffe (z.B. Verlustfunktion, Risikominimierung, Overfitting, Hyper- und Modelparameter, Training- und Testdaten)
- Erläuterung der Funktionsweise von ausgewählten einfachen supervised machine learning algorithmen für Regression und Klassifikation
- Überblick wichtiger Evaluationsmaße zur Beurteilung der Vorhersagegüte und deren Eigenschaften
- Modellevaluation durch Resampling Methoden (z.B. Kreuzvalidierung)
- Hyperparameter-Tuning
Voraussetzung
- Allgemeine Kenntnisse und Erfahrung in der Datenanalyse
- PC oder Laptop mit (integrierter) Webcam sowie Mikrofon und Lautsprecher (optimal wäre ein Headset)
- Leistungsfähiges Internet mit einem aktuellen Browser.
- Ein ruhiger Arbeitsplatz.
Informationen zur Softwareinstallation erhalten Sie mit der Teilnahmezusage.
Videokonferenztool
Die Durchführung findet via Zoom statt.
Referent
Dr. Ludwig Bothmann, Essential Data Science Training GmbH
Dr. Ludwig Bothmann promovierte in Statistik. Er arbeitete als Data Scientist und Data Science Lead für ein Versicherungsunternehmen und setzte Data Science Use Cases von der ersten Idee bis zur Produktion um. Aktuell ist er am Lehrstuhl für Statistisches Lernen und Data Science am Institut für Statistik der LMU München tätig.
Anmeldung
Verbindliche Anmeldung bis zum 25.01.2023 über unser Online-Anmeldeformular.
Sie werden erst nach Ablauf der Anmeldefrist über Ihre Zulassung zum Kurs informiert!
Der Workshop steht allen Nachwuchswissenschaftler/innen der RPTU sowie Mitarbeitenden der Fraunhofer-Institute IESE und ITWM offen. Die Teilnahme ist kostenfrei. Bitte beachten Sie unsere Hinweise zu den Teilnahmebedingungen und zur Anmeldung.
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Frau Dr. Annika Straßner info(at)nachwuchsring.uni-kl.de