Data Science 3

Explorative Datenanalyse & Data Mining (BIO-06.61-035)

Modulbeschreibung

Dies ist das Dritte von vier Modulen des neu in den Bachelor-Studiengängen des Fachbereichs Biologie der Universität Hamburg eingeführten Data Science Programms. In Data Science 3 werden wir von dem experimentellen Design und der Analyse kleinerer Datensätze zur explorativen Analyse größerer Datensätze mittels statistischer Modellverfahren und dem sog. Data Mining übergehen.

Modulverantwortliche: Dr. Saskia Otto, Dr. Monika Eberhard

Vorlesungsfolien WiSe 2024-2025

• 01 Moduleinführung: was ist EDA, DA, ML und SL?
• 02 2-faktorielle Varianzanalyse (ANOVA) mit gekreuztem Design
• 03 Lineare Regressionsmodelle mit fixem Faktor: Kovarianzanalyse (ANCOVA)
• 04 Lineare Gemischte Modelle (LME) und verschachteltes Design
• 05 Multiple lineare Regression
• 06 Konzepte des ‘Open Science’ & Einführung in RMarkdown und Quarto
• -WEIHNACHTSFERIEN-
• 07 Resampling Techniken: Bootstrapping & Permutationstests
• 08 Unsupervised Learning 1: Clusteranalyse
• 09 Unsupervised Learning 2: Hauptkomponentenanalyse (PCA)
• 10 Wiederholung, offene Fragen

Lizenz

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