Vorlesung 02

Erinnern Sie sich an Ihren ersten, eigenen Umzug? Da mussten Möbel geschleppt werden, vielleicht funktionierte das WLAN am Anfang nicht, in der Küche fehlte noch Geschirr und die Matratze lag noch auf dem Boden. Es gab sehr viel zu tun, bevor sie überhaupt normal leben und arbeiten konnten. Aber nachdem das alles geschafft war, denken Sie garnicht mehr über das WLAN nach. Der Topf ist einfach da, und ganz intuitiv nutzen Sie alltäglich Ihre “Werkzeuge”. In dieser Lektion wollen wir uns mit den wichtigsten, grundlegendsten theoretischen und praktischen Werkzeugen des Data Scientists beschäftigen. Dafür müssen wir auch einiges an Vorbereitung erledigen…

Vorbereitung

In dieser Lektion geht es ums Einrichten und vertraut werden mit der Materie. In den theoretischen Grundlagen behandeln wir grundlegende Begriffe und Definitionen im Umfeld Data Science. Zielsetzung der Lektion ist, dass Sie die Begriffe kennen und z.B. auf einer Konferenz (oder Party) kompetent anwenden können.

Aufgabe: Bitte studieren Sie die folgenden Inhalte.

Thema	Inhalt
Was ist Data Science? (engl.)	Grundlegende Begriffe und Konzepte, Zusammenhang zu KI, ML, Big Data, IoT
Ethik und Datenschutz (engl.)	Begriffe und Konzepte
Was sind Daten (engl.)	Definition und Arten von Daten

Zu Beginn des Semesters benötigen wir aber auch viele praktische Grundlagen.

Aufgabe: Bitte machen Sie sich mit den folgenden technischen Werkzeugen vertraut. Sinnvollerweise richten Sie mittelfristig diese Werkzeuge auf einer für Sie zugänglichen Arbeitsumgebung ein - alternativ stehen Ihnen fertige virtuelle Umgebungen zur Verfügung.

Thema	Inhalt
Python	Wie programmiert man in Python?
Anaconda	Python installieren wie ein Profi
Jupyter	Python für Data Scientists
Git	Wie bediene ich Git?
Konsole	Das wichtigste zum Umgang mit der Konsole
VMs	Über die Pool-Rechner (on prem / remote)

Keine Panik! Das ist alles etwas viel. Falls es technische Probleme gibt, kümmern wir uns im Workshop darum. Auch sind die hier genannten Quellen nur Vorschläge (= nicht “klausurrelevant”), nutzen Sie beliebige Tutorials, Chatbots, Videos, um sich mit den Inhalten zu beschäftigen.

🛠 Im Workshop vor Ort

Im Workshop

• besprechen und vertiefen wir die theoretischen Inhalte,
• behandeln wir alle technischen Probleme,
• machen wir erste Gehversuche mit Python und Jupyter Notebook und
• diskutieren ethische Fragestellungen.