Statistical Programming with Python
Allgemeine Informationen
Termine und Zeiten
| Veranstaltung | Ort | Zeit | Dozent |
| Statistical Programming with Python |
tba |
Vorlesungen: Blockveranstaltung Montag, 04.03.24 bis Freitag, 08.03.24, 9-14 Uhr Übungen: Blockveranstaltung Montag, 04.03.24 bis Freitag, 08.03.24, 15-18 Uhr (3 Gruppen) Blockveranstaltung Montag, 11.03.24 bis Freitag, 15.03.24, 15-18 Uhr (3 Gruppen) |
Voraussetzungen/Hinweise
Vertiefte Statistikkenntnisse werden vorausgesetzt (Vorkenntnisse in maschinellen Lernmethoden sind vorteilhaft).
Erste Programmiererfahrungen (z.B. in R) sind hilfreich.
Es besteht strenge Anwesenheitspflicht, welche vor jeder Vorlesung und Übung überprüft wird.
Inhalt/Lernziel
Ziel der Veranstaltung ist es Kompetenzen in der Auswertung von Daten mit Hilfe von modernen statistischen Methoden zu erlernen. Die Themenbereiche umfassen unter anderem Hypothesentests, Regressionsmethoden (Quantilsregression, Ridge, ...) und Klassifikationsmethoden (SVMs, Decision Trees,...).
Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungsteil (vormittags) und einem Übungsteil (nachmittags) zusammen. In der Vorlesung wird eine Einführung in Python gegeben und statistische Methoden zur Datenanalyse vorgestellt. In den Übungen werden theoretische und praktische Aufgaben zu den statistischen Methoden aus der Vorlesung mittels Python bearbeitet.
Prüfungsleistung
Die Prüfungsleistung besteht aus einer eigenständigen Hausarbeit, welche einen Programmier- und einen Verständnis- bzw. Theorieteil umfasst.