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Curriculum

Das Zertifikat ist gemäß folgendem Curriculum aufgebaut. Weitere Informationen entnehmen Sie bitte dem Modulhandbuch.

Modul 1: Data Scientist’s Toolbox

Modul ECTS Inhalte
Einführung in Data Science 1.5 Tage, 2 ECTS Einfuhrung in Data Science mit umfangreichem Überblick uber alle Veranstaltungen, Einfuhrung in R.
Datenverarbeitung, grafische Darstellung, Reproduzierbarkeit und Präsentation 2.5 Tage, 4 ECTS Einlesen und Verarbeiten von Daten in R, Visualisierung von Datenstrukturen, Erstellen von reproduzierbaren Auswertungen.
     

Modul 2: Statistische Modellierung

Modul ECTS Inhalte
Regressionsmodelle 2.75 Tage, 4 ECTS Lineare und nicht-lineare Regression, Einführung in Variablenselektion, Einführung in regularisierte Regressionsmodelle, Modellgüte, Re-Sampling-Methoden, Implementierung in R.
Generalisierte additive Modelle 2.75 Tage, 4 ECTS Polynomfunktionen zur Modellierung von Einflussfaktoren in Regressionsmodellen, Splines, nicht-parametrische Modelle, Implementierung in R.
Bayesianische Statistik 2.75 Tage, 4 ECTS Satz von Bayes, Bayesianische Regression, Markov Chain Monte Carlo-Methoden und Gibbs Sampling, Implementierung in R.
     

Modul 3: Machine Learning

Modul ECTS Inhalte
Supervised Learning 2.75 Tage, 4 ECTS Regularisierte Modelle, Variablenselektion, Neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Random Forests, Bagging und Boosting
Unsupervised Learning 2.75 Tage, 4 ECTS Clustering, Dimensionsreduktion, Einführung in Deep Learning, Generative Modelle
     

Modul 4: Praktische Anwendung

Modul ECTS Inhalte
Data Science in der Praxis 2.75 Tage, 4 ECTS Praktische Anwendung der in den ersten drei Modulen gelernten Methoden auf einen Datensatz in Gruppenarbeit.
Projektarbeit 3 Monate, 8 ECTS Eigenständige Erarbeitung eines Projekts und Auswertung eines Datensatzes mit entsprechender Präsentation in einem statistischen Bericht.