Modulbeschreibung

Die Kurse Data Analytics and Predictive Modelling vermittelt essenzielle Methoden der datengetriebenen Analyse und Modellierung und kombiniert damit zentrale Konzepte der Statistik, maschinellen Lernens und Datenvisualisierung. Die Studierenden erwerben ein umfassendes Verständnis für die Analyse, Aufbereitung und Interpretation von Daten sowie für die Entwicklung probabilistischer und deterministischer Modelle zur Vorhersage und Entscheidungsunterstützung. 

Der Kurs Data Analytics & Visualization legt den Fokus auf grundlegende Analysetechniken, Dimensionsreduktion und die Visualisierung komplexer Daten. Studierende lernen, große und heterogene Datensätze zu verarbeiten, geeignete Analyseverfahren wie Regressions- und Clusteranalyse anzuwenden und durch interaktive Visualisierungen datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen. 

Parallel vermittelt Predictive Modelling die mathematischen und statistischen Grundlagen probabilistischer Modellierung sowie fortgeschrittene Techniken zur Vorhersage von Systemverhalten. Studierende vertiefen ihr Wissen in der Wahrscheinlichkeitsrechnung, lernen Regularisierungsverfahren für Regressionsmodelle sowie probabilistische Klassifikatoren und Clustering-Methoden wie Gaussian Mixture Models kennen. Darüber hinaus werden Bayes’sche Methoden und Sampling-Techniken zur Unsicherheitsquantifizierung behandelt. 

Die enge Verknüpfung beider Kurse ermöglicht es den Studierenden, datenbasierte Zusammenhänge zu erkennen, fundierte Vorhersagemodelle zu entwickeln und die gewonnenen Erkenntnisse durch Visualisierungen effektiv zu kommunizieren. Der praktische Bezug wird durch anwendungsorientierte Übungen und Implementierungen mit modernen Software-Tools verstärkt, insbesondere im Kontext industrieller und mechatronischer Anwendungen.