Data Science 3 – Vorlesungsübersicht

Vorlesungsfolien (WiSe 2025/2026)

Nr. Thema
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
07 Resampling-Techniken: Bootstrapping & Permutationstests
08 Unsupervised Learning 1: Clusteranalyse
09 Unsupervised Learning 2: Hauptkomponentenanalyse (PCA)
10 Wiederholung und offene Fragen

Die interaktiven HTML-Vorlesungsfolien wurden von Saskia Otto mit Quarto revealjs erstellt. Beim Betrachten der Präsentation ermöglichen folgende Tastaturkombinationen unterschiedliche Anzeigemodi:

  • o zeigt den Übersichtsmodus an
  • w wechselt in den Breitbandmodus
  • f wechselt in den Vollbildmodus
  • h erlaubt das Hervorheben von Code
  • ctrl (Windows) bzw. cmd (Mac) UND + / - zum rein- und rauszoomen
  • p öffnet ein Pop-up Fenster für zusätzliche Informationen (funktioniert allerdings nicht bei Safari)
  • mit esc kann wieder in den normalen Modus gewechselt werden.

Lizenz der Vorlesungsfolien

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