Komplexe Informationssysteme bündeln große Datenbestände häufig in Data Warehouses, um vielseitige und mehrdimensionale Analysen zu ermöglichen. Mithilfe von Data Mining lassen sich darin Muster erkennen und datenbasierte Entscheidungen unterstützen. Information Retrieval und Suchmaschinen ergänzen diese Systeme, indem sie relevante Informationen gezielt und effizient aus den umfassenden Datenbeständen zugänglich machen. Diese Vorlesung gibt einen Überblick über grundlegende Herausforderungen und Lösungsansätze.
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Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird.
Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen.
Studierende entwickeln dabei ein Grundverständnis folgender Inhalte:
* Funktionsweise der informationstechnischen Systeme, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit-)gestalten
* Das technische und soziale Zusammenspiel dieser Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten
* Einfache statistische Verfahren zur Datenanalyse
* Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Classification, Regression, Clustering)
* Elementare Einführung in Neuronale Netze und ihre Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
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