Bachelor-Seminar "Statistik und Maschinelles Lernen für die datenbasierte Entscheidungsfindung"

BWiWi 8

Kursbeschreibung:

In der ersten Sitzung erhalten die Studierenden eine umfassende Einführung in alle Methoden, die im Rahmen des Kurses behandelt werden. Dazu zählen unter anderem die Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, Verfahren des überwachten und unüberwachten Maschinellen Lernens sowie Monte-Carlo-Simulationen. Ziel dieser Sitzung ist es, einen strukturierten Überblick über die unterschiedlichen methodischen Ansätze zu geben und deren Einsatzbereiche einzuordnen. Auf Basis dieser Einführung wählen die Studierenden gemeinsam mit dem Dozenten vier Themen aus, die in den folgenden Veranstaltungen und im Rahmen der Seminararbeiten vertieft werden. Die Studierenden wenden zudem einfache Verfahren exemplarisch auf einen vorgegebenen Datensatz an. Ziel ist es, die jeweilige Methode anhand eines einfachen Beispiels zu erklären, die Implementierung aufzuzeigen und sich mit den Ergebnissen kritisch auseinanderzusetzen. Die Verfahren sowie die Ergebnisse werden im Rahmen einer Präsentation vorgestellt, gemeinsam diskutiert und zusätzlich in der schriftlichen Seminararbeit dargelegt. Eine Einführung in R erfolgt durch den Dozenten.

Veranstaltungstermine:

 

Einschreibung über Moodle (siehe auch StudiLöwe)

donnerstags, 10-12 Uhr, M.13.05 – CIP 1 und M.13.09 – CIP 1 im Wechsel

Erste Veranstaltung: 16.04.2026

Anmeldeschluss: 23.04.2026