Data Science in der Agrarinformatik
Verantwortlicher: M.Sc. M. von Bloh
Dozent: M.Sc. M. von Bloh
Sprache: Deutsch
Level: Master
Credits: 5 ECTS
Abhaltung: Vorlesung + Übung
Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer Übung in der Agrarwissenschaftlicher mit der Thematik der automatisierten Datenauswertung vertraut gemacht werden.
Unter anderem werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen des Programmierens in Python + Linux
- Datenaufbereitung & Analyse (Daten bereinigen, Daten Normalisieren, Feature Engineering, Kontinuierliche vs. diskrete Daten)
- Datenvisualisierung (Verteilungen, Zeitreihen)
- Grundlagen statistischer Lernverfahren (überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regressions-/Klassifikationsmodelle, Clustering, Evaluation statistischer Modelle)
Zudem findet ein Semesterprojekt statt, das eine Programmierleistung in der Programmiersprache Python umfasst. Hierbei lernen die Studierenden ,hands-on‘:
- Automatisiertes Auswerten eines landwirtschaftlicher Datensätze
- Visualisieren der Daten und Extrahieren der wichtigsten Merkmale
- Erstellen einer eigenen Datenpipeline
- Entwickeln eines eigenen Vorhersagemodells