Data Science SoSe 2025

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Dr. Konrad Voelkel

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Data Science VL 22: Anwendung von EM

01:17:44 duration
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Data Science VL 22: Expectation Maximization (2025)

01:30:27 duration
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Data Science VL 22: Relative und stetige Entropie

01:23:31 duration
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Data Science VL 21: Kernel-Trick und Signifikanz bei Tests (2025)

01:22:35 duration
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Data Science VL 20: Polynomiale Regression und Regularisierung (2025 - ohne Ton)

01:31:35 duration
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Data Science VL 19: Regression (2025)

01:29:31 duration
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Data Science VL 18: Hauptkomponentenanalyse (2025)

01:35:20 duration
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Data Science VL 17: Schätzer und Maximum Likelihood (2025)

01:12:11 duration
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Data Science VL 16: k-Means (2025)

01:33:21 duration
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Data Science VL 15: Datenschutz (2025)

01:22:35 duration
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Data Science VL 14: Daten putzen (2025)

01:30:20 duration
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Data Science VL 13: Multivariate Normalverteilung (2025)

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Data Science VL 12 Simpsons und Pandas (2025)

01:32:41 duration
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Data Science VL 11: Kovarianz, Korrelation (2025)

01:30:43 duration
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Data Science VL 10: Verteilungen, Skalenniveaus, Visualisierungen (2025)

01:26:27 duration
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Data Science VL 9: Stetige Verteilungen (2025)

01:29:26 duration
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Data Science VL 8: Normalverteilung (2025)

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Data Science VL 7: Stetige Verteilungen (2024)

01:24:40 duration
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Data Science VL 6: Erste Schritte Datenexploration mit Numpy (2025)

01:30:28 duration
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Data Science VL 5: Entropie (2024)

01:33:54 duration
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Data Science VL 4: Gesetz der großen Zahlen (2025)

01:31:21 duration
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Data Science VL 3: Mittlerer quadratischer Fehler, Erwartungswert und Varianz (2025)

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Data Science: Python in der REPL

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Data Science: Beispiele für EDA

01:37:57 duration
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Data Science VL 2: Wahrscheinlichkeitsmaß, Zufallsvariable, Bildmaß und pmf (2025)

01:31:08 duration
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Data Science VL 0: Überblick (2025)

01:28:04 duration
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