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Data Science mit Python - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 3313024
Semester WiSe 2025/26 SWS 2
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Keine Angabe

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 11:00 bis 13:00 wöch 3.001 (Hörsaal)
Stockwerk: EG


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RudCh25__Johann-von-Neumann-Haus - Rudower Chaussee 25 (RUD 25)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Leitsystem im Außenbereich Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Schäfer findet statt     1000
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schäfer, Patrick
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Arts  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Arts  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2022 )   -  
Bachelor of Arts  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2024 )   -  
Bachelor of Arts  Informationsman. & -tech. Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2017 )   -  
Bachelor of Science  Info, Mathe und Physik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2019 )   -  
Bachelor of Science  Info, Mathe und Physik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2025 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Kernfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Kernfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Kernfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2022 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2022 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2022 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Kernfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2024 )   -  
Bachelor of Science  Informatik Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2024 )   -  
Programmstud.-o.Abl.  Chemie Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.  Geographie Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.  Informatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.  Mathematik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.  Physik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Chemie Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Geographie Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Global Change Geography Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Informatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Mathematik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Optical Sciences Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Physik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Polymer Science Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.MA  Urbane Geographien Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abl.Prom.  Informatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar

Diese Vorlesung gibt eine Einführung in den Bereich der Data Science, also der Extraktion von Wissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten. Der Kurs thematisiert dabei die typischen Aspekte des Data-Science-Projektzyklus wie Data Mining, Vorverarbeitung, Erzeugung von (statistischen) Merkmalen, explorative Datenanalyse, und maschinelles Lernen.

In der begleitenden Übun­g werden praktische Erfahrungen mit Fallstudien unter Verwendung von Standardbibliotheken im Python-Ökosystem wie Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib oder Scikit-Learn gesammelt.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin