Verwaltungsinformationen
| Titel | Laborsitzung: Datenvorbereitung |
| Dauer | 180 |
| Modulen | A |
| Unterrichtstyp | Praktisch |
| Fokussierung | Praktisch – KI-Modellierung |
| Themenbereich | Methoden zur Datenaufbereitung |
Suchbegriffe
Filtern,fehlende Werte,Duplikate,Datenvorbereitung,Datenreinigung,Datentransformation,Datennormalisierung, Datenintegration, Datenreduzierung,
Lernziele
- Um zu beweisen, dass verschiedene Datenaufbereitungstechniken verwendet werden können
- ist in der Lage, grundlegende Statistiken aller Funktionen in einem bestimmten Datensatz zu identifizieren
- ist in der Lage, Basisstatistiken pro Gruppe zu berechnen
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Keine.
Optional für Studenten
Keine.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Keine.
Empfohlen für Lehrer
Keine.
Unterrichtsmaterialien
- [DataPrepExp Notizbuch]
Anleitung für Lehrer
Diese Lernveranstaltung besteht aus Laboraufgaben, die von den Studierenden mit Hilfe des leitenden Ausbilders gelöst werden sollen.
Gliederung/Zeitplan
| Dauer (min) | Beschreibung | Konzepte |
|---|---|---|
| 5 | Gliederung | Gesamtziel: dokumentieren Sie, wie Sie während der Vorbereitung mit Daten zu kämpfen haben |
| 14 | Datensatz | Volkszählung/Rekonstruktion |
| 20 | Datenvorbereitung | Filterung, fehlende Werte, Duplikate, |
| 20 | Beispiel für Datenreinigung | Beheben oder Entfernen fehlerhafter, beschädigter, falsch formatierter, doppelter oder unvollständiger Daten innerhalb eines Datensatzes |
| 20 | Beispiel für Datentransformation | Konvertieren von Daten von einem Format in ein anderes, bewährte Verfahren. |
| 20 | Beispiel für Datennormalisierung | Best Practices zur Datennormalisierung. |
| 25 | Beispiel für Datenintegration | Best Practices für die Datenintegration. |
| 25 | Beispiel für Datenreduzierung | Best Practices zur Datenreduzierung. |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.