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Rahmenlehrpläne

Kurs: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche

Video: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (MP4)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (MP4)

In diesem Video lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche Behebungsstrategien

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür

Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten

Video: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)

In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw

Kurs: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-

Video: Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares

Kurs: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik

Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Video: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem supervised

Kurs: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Skript beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem

Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine

Kurs: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man

Kurs: Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

In diesem Video-Transkript beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised

Arbeitsblatt: Wollschnabeltier-Memospiel Sek I

Wollschnabeltier-Memospiel Sek I

Auf dem Arbeitsblatt ordnen die Lernenden in einem Memospiel Informationen den richtigen Metadaten zu. Eine Information kann dabei verschiedenen

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