Anmeldung:

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Beschreibung:

Daten sind heute allgegenwärtig, doch ihr echter Mehrwert entsteht erst durch intelligente Analyse. Ziel dieses Praktikums ist es, aus Rohdaten belastbare Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Modelle systematisch zu entwickeln, zu evaluieren und zu verbessern. Dabei stehen neben der Modellgenauigkeit auch das methodische Vorgehen, das kritische Hinterfragen von Ergebnissen sowie die Wahl geeigneter Architekturen und Optimierungsstrategien im Fokus.

Das Praktikum ist in zwei eigenständige Challenges gegliedert. Jede Challenge adressiert ein konkretes datenanalytisches Problem mit unterschiedlichen Anforderungen an Modellierung, Evaluation und Interpretation. Die Studierenden arbeiten in Gruppen und entwickeln fundierte Lösungen, die sowohl technisch als auch konzeptionell überzeugen müssen.

Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning werden vorausgesetzt. Dazu zählt insbesondere das Verständnis von Trainings- und Testprozessen, Overfitting, Regularisierung, Hyperparameterwahl sowie gängiger Modellklassen und Evaluationsmetriken.

Organisatorisches

Die Auftaktveranstaltung findet am 30.04.2026 um 15:45 Uhr statt. Alle weiteren Termine finden immer donnerstags zur gleichen Zeit statt.

Arbeitsaufwand:

Der Gesamtarbeitsaufwand für diese Lerneinheit beträgt ca. 180 Stunden (6.0 Credits).

Zielgruppe:

Studierende im Master-Studiengang Informatik

Studierende im Master-Studiengang Wirtschaftsinformatik

Das bearbeitete Kleinprojekt ist mit einem Praktikumsbericht zu dokumentieren und eine Abschlusspräsentation ist zu halten.

Eine Anmeldung im Voraus wird stark empfohlen, da die max. Teilnehmerzahl begrenzt ist.

Aktuelle Anmeldeinformationen entnehmen Sie bitte der Webseite des Lehrstuhls.

Die Erfolgskontrolle wird in der Modulbeschreibung erläutert.