Data mit Schwerpunkt auf Science Essentials 1. Einführung in Data-Science-Grundlagen: Definition und Bedeutung von Data Science, Überblick über den Data-Science-Workflow, Einführung in wichtige Tools und Technologien 2. Datenaufbereitung und -reinigung: Techniken zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, Verwendung von Pandas und Numpy für Datenmanipulation, Best Practices zur Datenaufbereitung 3. Explorative Datenanalyse (EDA): Techniken zur explorativen Analyse von Daten, Visualisierung von Daten mit Matplotlib und Seaborn, Identifikation von Mustern und Trends in Daten 4. Einführung in Machine Learning: Überblick über verschiedene Machine-Learning-Modelle, Supervised vs. Unsupervised Learning, Implementierung einfacher Modelle mit scikit-learn 5. Modellbewertung und -optimierung: Metriken zur Bewertung von Modellen, Techniken zur Hyperparameter-Optimierung, Best Practices zur Modellverbesserung 6. Praktische Projekte in Data Science: Durchführung von Projekten zur Anwendung des Gelernten, Gruppenarbeit zur Lösung realer Herausforderungen, Feedback und Verbesserungsvorschläge 7. Zukunftstrends in der Data Science: Diskussion über kommende Trends in Data Science, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung 8. Ethik und Datenschutz in Data Science: Einführung in ethische Standards und Datenschutz, Fallstudien zu ethischen Dilemmata in Data Science, Entwicklung eines ethischen Rahmens für Data-Science-Projekte