188.992 Experiment Design for Data Science
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, VU, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage rechtliche und ethische Aspekten der Verwendung von Daten zu diskutieren, ein Problem für die Lösung durch Data Science-Ansätze zu formulieren, rigorose Data Science Experimente zu entwerfen und die Ergebnisse von komplexen Datenanalysen zu interpretieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die folgende Themen werden in den Vorlesungen behandelt:

  • Einführung in Data Science
  • Daten und der Daten Life Cycle
  • Konzeptuelle Entwurf von Experimenten
  • Workflow Paradigmen
  • Daten Management, Reproduzierbarkeit und Nachverfolgbarkeit
  • Fehler Analyse und statistische Tests
  • Fortgeschrittene Entwurf von Experimenten

Zwei praktische Übungen sind Teil vom Kurs.

 

Aufwand:

9 2-Stunden Vorlesungen: 18h
Übungsbeispiel 1: 15h
Übungsbeispiel 2 (inkl. Präsentation): 25h
Vorbereitung Prüfung: 16h
Prüfung: 1h
SUMME: 75h

Methoden

Vorlesungen, Übungen

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Termine

(alle EI8, Do, 14-16h c.t.)

BLOCK 1
3.10.2019 Introduction to data science - data science process -Hanbury
10.10.2019 Data and the data lifecycle, ethical and legal aspects -Hanbury

BLOCK 2
17.10.2019 Conceptual Experiment Design 1: Planning and Execution of Experiments, hypotheses, ML basics  -Knees

24.10.2019 Conceptual Experiment Design 2: Planning and Execution of Experiments, hypotheses, ML basics  -Knees

Exercise 1: Design an experimental workflow for a given dataset

31.10.2019 Workflow paradigms and environments  -Schindler, Knees


BLOCK 3
14.11.2019 Experiment Error Analysis and Statistical Testing 1 -Knees
21.11.2019 Experiment Error Analysis and Statistical Testing 2 -Knees
5.12.2019 Reproducibility and traceability 1 - Rauber
12.12.2019 Reproducibility and traceability 2 - Rauber

Exercise 2 (in groups): Reproduce experimental results from a paper

16.1.2020 Group Presentations of Exercise 2

23.1.2020 Written Exam

19.3.2020 Exam repeat

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.14:00 - 16:0003.10.2019 - 23.01.2020EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.14:00 - 16:0023.01.2020EI 4 Reithoffer HS ExDDS Prüfung
Experiment Design for Data Science - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.03.10.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.10.10.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.17.10.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.24.10.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.31.10.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.07.11.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.14.11.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.21.11.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.28.11.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.05.12.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.12.12.201914:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.09.01.202014:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.16.01.202014:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.23.01.202014:00 - 16:00EI 8 Pötzl HS Lecture
Do.23.01.202014:00 - 16:00EI 4 Reithoffer HS ExDDS Prüfung

Leistungsnachweis

2 Übungen, Prüfung

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Do.14:15 - 15:1523.01.2020 EI 4 Reithoffer HSschriftlich18.01.2020 21:00 - 22.01.2020 14:00in TISSPrüfung
Do.14:15 - 15:1523.01.2020 EI 4 Reithoffer HSschriftlich18.01.2020 21:00 - 22.01.2020 14:00in TISSPrüfung
Do.18:00 - 20:0026.03.2020FAV Hörsaal 1 schriftlich06.03.2020 00:00 - 25.03.2020 12:00in TISS2. Termin

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
23.09.2019 00:00 29.12.2019 23:59 28.12.2019 23:59

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

Englisch