Introduction to Data Science
Integrated course, 5.00 ECTS
Course content
Area 1: Introduction to Data Science
Learning outcomes
Students have a basic understanding of the topic of data science from a holistic perspective. They are able to formulate and solve logic problems, while being aware of the limits of logic. They are familiar with methods from the areas of fuzzy logic and Bayesian networks. They master important basic tools for further studies.
Recommended or required reading and other learning resources / tools
Recommended Literature and Books:
- American Psychological Association (2009). Publication Manual of the American Psychological Association. American Psychological Association, revised edition.
- Bambenek, J., Klus, A. (2009): grep Pocket Reference. O'Reilly Media.
- Bishop, C. M. (2011). Pattern Recognition and Machine Learning, Springer.
- Bronstein, I. N., Mühlig, et al (2016). Taschenbuch der Mathematik, Europa-Lehrmittel, 10. Auflage
- Deimeke, D. (2019). Linux-Server: Das umfassende Handbuch. Inkl. Samba, Kerberos, Datenbanken, KVM und Docker, Ansible u.v.m.. Rheinweg Computing, 5. Auflage.
- Devlin, K. (2014). Infos und Infone: Die mathematische Struktur der Information. Birkhäuser, 1. Auflage (reprint).
- Dougherty, D., Robbins, A. (1997): sed & awk. O'Reilly Media, 2nd edition.
- Engelbrecht, A. P. (2007). Computational Intelligence: An Introduction. Wiley, 2. Auflage.
- Ertel, W. (2016). Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung, Springer, 4. Auflage.
- Kania, S., Wolf, J. (2019). Shell-Programmierung: Das umfassende Handbuch. Für Bourne-, Korn- und Bourne-Again-Shell (bash). Ideal für alle UNIX-Administratoren (Linux, macOS). Rheinwerk Computing, 6. Auflage.
- Kruse R. et al. (2015). Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze, Springer-Vieweg, 2. Auflage.
- Skiena, S. S. (2017). The Data Science Design Manual, Springer.
Recommended journals and selected articles: - Unterlagen zu ECDL Advanced Spreadsheets, https://www.ecdl.at/
- Unterlagen zu ECDL Advanced Database, https://www.ecdl.at/
- T. Oetiker, H. Partl, I. Hyna, E. Schlegl: The Not So Short Introduction to LATEX 2e, https://tobi.oetiker.ch/lshort/lshort.pdf
Weitere relevante Fachzeitschriften bzw. Artikel werden in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Typische Software für dieses Modul:
Python/Spyder/PyCharm/Scikit-learn, Microsoft Excel, Microsoft Access, Linux/Bash/grep/sed/awk, PuTTY/SmarTTY/WinSCP, LaTeX/TeXworks/TeXnic Center, JabRef etc.
Mode of delivery
2,5 ECTS Lecture, 2,5 ECTS Exercise
Prerequisites and co-requisites
none
Assessment methods and criteria
Lecture: final exam, Exercise: examination character