Specialist Seminar : Neuronale Netze
Wie genau funktionieren eigentlich neuronale Netze und was haben sie mit künstlicher Intelligenz zu tun? Wir entzaubern in unserem Specialist Seminar die Idee hinter künstlichen neuronalen Netzen und erklären euch die mathematischen Grundlagen.
Außerdem zeigen wir euch wie man ein neuronales Netz von scratch in Python implementiert und welche Libraries euch dabei helfen.
d-fine Workshop: Risikomessung in Krisenzeiten
In den vergangenen Jahren sind die Risikomodelle der Banken durch zahlreiche Krisen auf den Prüfstand gestellt worden. Insbesondere die seit März in Deutschland angekommene Corona-Krise stellt nicht nur eine starke Belastung der hiesigen Wirtschaft dar, sondern auch eine Herausforderung für die in der Bankenwelt verwendeten Methoden zur Risikomessung.
Der Vorstand einer Bank hat Euch deshalb den Auftrag erteilt, basierend auf vergangenen Erfahrungen - insbesondere dem Verlauf der Corona-Krise in diesem Jahr - die Qualität der Risikomodelle des Hauses in dieser Krise zu beurteilen und ggf. Verbesserungsvorschläge zu machen. Nun sind Eure Modellierungskenntnisse und Eure Kreativität gefragt!
Nach einer inhaltlichen Einführung in die Problemstellung werdet ihr als Teil eines Beraterteams zunächst die vom Kunden zur Verfügung gestellten Informationen im Hinblick auf die Problemstellung einordnen. Insbesondere werdet ihr zur Vorbereitung detaillierter Analysen die bereitgestellten Datenabzüge weiterverarbeiten und analysieren. Nach der Durchführung statistischer Tests könnt ihr dann bereits Aussagen über die Qualität der im Hause verwendeten Modell treffen. Abschließend werdet ihr in Diskussion mit euren Teamkollegen und dem Kunden Verbesserungsvorschläge formulieren und die Ergebnisse dem Vorstand präsentieren.
Python Programmierkurs
In unserem Programmierkurs lernt ihr die Grundlagen der Programmiersprache Python mit Schwerpunkt auf Anwendungen im Bereich Data Science. Hierfür beschäftigt ihr euch zum Beispiel mit der Aufbereitung und Visualisierung von Daten und lernt die wichtigsten Libraries kennen.
Python gehört wegen einfachen Syntax und umfangreichen Libraries zu den beliebtesten Programmiersprachen und ist für jeden Data Scientist ein unverzichtbarer Skill! Über 8 Termine zeigen wir dir die Basics der Programmiersprache und wie du selbstständig weiterlernen kannst.
Dieses Semester findet der Kurs Digital über Zoom statt.
BCG GAMMA: Promo Prediction – Leverage Analytics to optimize Revenues and Profit
Wir freuen uns sehr, zwei Speaker aus dem Advanced Analytics & Data Science Consulting Team von BCG GAMMA bei uns für eine Master Class in Data Science begrüßen zu dürfen.
Einzelhändler generieren und sammeln täglich Terabytes an Daten. Diese Daten müssen eingehend studiert und analysiert werden, um zielführende Ergebnisse daraus gewinnen zu können. BCG GAMMA führt solche Analysen durch, um zum Beispiel gezielte Werbemaßnahmen konzipieren zu können, welche nicht nur Umstätze und Profitabilität steigern, sondern ebenso einen Mehrwert für die Kunden bieten.
Fortgeschrittenenkurs SQL
In dem zweiten Teil des SQL-Kurses werden fiktive Daten eines Unternehmens analysiert. Dabei werden unter anderem die wichtigsten Unternehmenskennzahlen berechnet und die Daten in Diagrammen dargestellt. Die Datenanalyse erfordert geschachtelte SQL-Abfragen, die Anwendungen von sogenannten Window Functions und das Verbinden von mehreren Tabellen der Datenbank.
Specialist Seminar: Generative Adversarial Networks
Neuronale Netze können bekannterweise zur Klassifizierung von Bildern eingesetzt werden. Hierfür lernt ein Netz beispielsweise, wie ein Hund aussieht und kann Fotos dann richtig klassifizieren. Bei Generative Adversarial Networks (GANs) versuchen wir das Konzept jetzt umzudrehen. Wir wollen ein Netz bauen, das mit einem zufälligen Rauschen gefüttert wird und dann ein Foto von einem fiktiven Hund generiert. Natürlich gibt es noch eine ganze Reihe an anderen, spannende Anwendungsfällen!
Wir zeigen euch in unserem Specialist Seminar wie solche Netze funktionieren. Dabei behandeln wir zuerst den theoretischen Background und bauen danach ein konkretes Beispiel für die Simulation von Zufallsvariablen in Python mit Tensorflow nach!
R-Kurs
Wir bieten in diesem Semester wieder einen Programmierkurs in R an. Hierbei werden wir Euch die Grundlagen der Programmiersprache beibringen und gezielt auf Anwendungen im Bereich Data Analytics und Statistik eingehen. Der Kurs ist auch für absolute Anfänger eine gute Möglichkeit mit dem Programmieren zu beginnen.
Am Ende des Kurses könnt ihr bei erfolgreicher Teilnahme ein Zertifikat erhalten. Für Studierende der Wirtschaftsmathematik gibt es auch die Möglichkeit den Kurs als Schlüsselqualifikation anerkennen zu lassen.
Machine Learning in Logistics
Picnic is an app-only supermarket and tech-first venture, taking the Dutch and German grocery markets by storm. Five years after launch, they're one of the fastest growing e-commerce companies in Europe, and expanding to many new cities within North Rhine-Westphalia to deliver even more groceries to customers' doorsteps.
But Picnic doesn't just sell apples! Everything they use in their operations is developed in-house: Starting from the Picnic app and smart routing planning,
and ending with their own fleet of electric vehicles. This leads to endless data that can be gathered and used to improve processes
leading to less food waste and fewer food miles.
Machine Learning Competition
In diesem Semester wollen wir das erste Mal über die Osterferien eine Machine Learning Competition für alle STADS Mitglieder veranstalten!
Die Competition wird sich an Kaggle-Klassikern wie Boston House Prices oder Titanic orientieren. Ihr erhaltet ein Datensatz mit einem Regressions- oder Klassifikationsproblem. Für etwa die Hälfte der Daten ist die Zielvariable (z.B. der Immobilienpreis) gegeben. Ihr müsst anschließend eine Vorhersage für die fehlenden Datenpunkte machen. Dafür könnt ihr alle Modelle eurer Wahl benutzen: Klappt eine lineare Regression gut? Oder sind vielleicht doch Random Forests oder neuronale Netze besser? Oder lieber alles zusammen? Eure Prediction schickt ihr dann zum Schluss an uns zurück und das Team mit der besten Vorhersage gewinnt!
Es wird zwei Ligen für Anfänger und Fortgeschrittene geben. Für die Anfänger stellen wir Beispiel-Notebooks für ähnliche Probleme zur Verfügung. Auch wenn ihr keine Vorerfahrung mit Machine Learning habt, könnt ihr hier anfangen und Euch an den Beispielen langarbeiten. Immer nach dem Motto „Learning by doing“!
Credit Risk Modeling
Nach einer langen Osterpause freuen wir uns, euch die nächste Veranstaltung mit unserem Kooperationspartner Deloitte ankündigen zu dürfen! Ihr werdet in dem Vortrag Einblicke in verschiedene Methodiken und Ansätze des Credit Risk Modelings erhalten. Anschließend habt ihr bei einem Get Together in kleinerer Runde die Möglichkeit, euch mit den Beratern von Deloitte auszutauschen und Kontakte zu knüpfen.
Data & Analytics in Mobility & Transportation
Der Einsatz von mathematischen Modellen und KI-Methoden kann Prozesse in allen Bereichen des Transportsektors optimieren – von städtischer Mobilität über Anwendungen in der Logistik bis hin zur Luftfahrt. Mit Fokus auf den Bereich Luftfahrt wird ein entwickeltes Prognosemodell für einen Flughafen von der Datenanbindung bis hin zur Erstellung eines Prototypen vorgestellt. Neben der klassischen Luftfahrt können mathematische Modelle auch für die Infrastrukturplanung neuer Mobilitätskonzepte, wie z.B. Urban Air Mobility, angewendet werden. In diesem Zusammenhang wird ein datengetriebener Ansatz für die Optimierung von Landeplatzpositionierungen und Flottengrößen für Flugtaxis motiviert.
d-fine ist ein europäisches Beratungsunternehmen mit Fokus auf analytisch anspruchsvolle Themen, die von naturwissenschaftlich geprägten Mitarbeitern mit einem hohen Maß an Verantwortung für zukunftsfähige Lösungen und ihrer nachhaltigen technologischen Umsetzung bearbeitet werden. Als Referenten dürfen wir Janina Erb und Dr. Thorsten Sickenberger begrüßen.
Web Scraping mit Beautiful Soup
Dieses Semester bieten wir Euch einen Einführungskurs in Web Scraping mit der Python Library BeautifulSoup! Um an Daten für Data Science Projekte zu gelangen, kann man oft auf SQL-Datenbanken, APIs oder vorgefertigte CSV-Datensätze zurückgreifen. Leider findet man über diesen Weg nicht für jedes Projekt den passenden Datensatz. Außerdem werden Datenbanken nicht immer aktuell gehalten und APIs sind entweder teuer oder haben Nutzungsgrenzen. Befinden sich die gesuchten Daten jedoch auf einer Webseite, können diese Probleme einfach durch Web Scraping umgangen werden. Der Kurs findet am 26.05. und 27.05.2021 jeweils um 18:00 Uhr über Zoom statt. In diesem Kurs zeigen wir Euch alle nötigen Web Scraping Basics um via Python automatisch auf Webseiten zuzugreifen, Daten herunterzuladen und beliebig mit diesen zu interagieren. Dabei könnt ihr Eure neu erlernten Fähigkeiten in einem kleinen Praxisprojekt mit realen Daten direkt unter Beweis stellen. Vorkenntnisse in Python sind nicht unbedingt notwendig, aber auf jeden Fall hilfreich.