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| - | ====== LU03.A02 - Kaggle-Kurs: | + | ====== LU03.A03 - Kaggle-Kurs: |
| ===== Rahmenbedingungen ===== | ===== Rahmenbedingungen ===== | ||
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| * Hilfsmittel: | * Hilfsmittel: | ||
| * OpenBooks | * OpenBooks | ||
| - | * [[https:// | ||
| * [[https:// | * [[https:// | ||
| - | * Zeit: 3-5 Stunden (Je nach Vorwissenm) | + | * ZDie Bearbeigung des Python-Kurses ist im Kaggle-Python-Notebook nachweisbar |
| * Erwartetes Resultat: | * Erwartetes Resultat: | ||
| - | | + | * Das Bonus-Lesson //Titanic Tutorial// wurde durchlaufen |
| - | | + | * Die Arbeit ist im Kaggle-Notebook nachweisbar. |
| ===== Ausgangslage ===== | ===== Ausgangslage ===== | ||
| - | Bei der vorliegenden Aufgabe geht es darum sich die programmiertechnische Voraussetzung aufzubauen/ | + | AI bzw. ML basiert grundsätzlich auf der Analyse von Daten und deren Schlussfolgerung, die idealerweise das Output vorhersagen können. Eine sehr beliebste |
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| - | ===== Auftrag 1 ===== | + | |
| - | Bearbeiten Sie den Python-Einführungskurs, um die programmiertechnischen Grundlagen aufzubauen bzw. aufzufrischen. Auf diese Weise sind Sie besser vorbereitet für die inhaltlichen Herausforderungen der eigentlichen | + | |
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| - | ===== Auftrag 2 ===== | + | |
| - | Schliessen Sie den Kurs durch die Bearbeitung der Bonus-Aufgabe //Titanic | + | |
| + | ===== Auftrag ===== | ||
| + | Bearbeiten Sie das **Titanic Tutorial**, was die erste richtige Aufgabe im Bereich Machine Learning ist. | ||
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