Data Science

Brief description

• Einführung in die verschiedenen Bereiche von Data Science • Überblick über die Programmiersprachen R und Python • Statistisches Lernen • Verwendung von R für die Datenbereinigung mit Big Data • Datenvisualisierung • Überblick über Deep Learning

Mode of delivery

Präsenzveranstaltung

Type

Pflichtfach

Recommended or required reading and other learning resources/tools

Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R, Zuckarelli, Auflage: 1, O’Reilly, 2018 Ng, Soo, Data Science – was ist das eigentlich?!: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt, Auflage 1, Springer, 2018 Data Science Using Python and R (Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining), Auflage 1, Larose, 2019 Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung (Statistik und ihre Anwendungen), Wollschläger, Auflage 4, Springer Spektrum, 2017 Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren (FOM-Edition), Sauer, Auflage 1, Springer Gabler, 2019 Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn (mitp Professional), mitp, 2018

Planned learning activities and teaching methods

ILV, Vortrag, Übungsaufgaben, Mitarbeitstests, Gruppenarbeit, Präsentation, Diskussion

Assessment methods and criteria

Immanente Leistungsbeurteilung (Qualität der von den Studierenden erledigten Arbeitsaufträge und Zielvorgaben, Präsentationen; 2 schriftliche Mitarbeitstests) und schriftlichen Prüfung

Prerequisites and co-requisites

Wirtschaftsinformatik

Infos

Degree programme

Banking and Finance (engl.)

ECTS Credits

3.00

Language of instruction

German

Curriculum

Full-Time

Academic year

2025

Semester

3 WS

Incoming

No

Learning outcome

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, • die Methoden zum Extrahieren nützlicher Informationen aus Rohdaten zu benennen, • ihre Anwendungsbereiche abgrenzen zu können, • Tools für die Datenexploration und das Data Mining auszuwählen, diese auf Finanzrohdaten anzuwenden, • die unterschiedlichen Bereiche von Data Science zu benennen und voneinander abzugrenzen.

Course code

1229-19-01-VZ-EN-19