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+++ de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:03 [2026/04/30 14:11] (aktuell) – vdemir
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 ===== Einleitung =====
+{{:de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:dataset-card.jpg?400| Kaggle-Titanic-Challenge}}
 Die Titanic-Challenge auf Kaggle ist der klassische Einstieg in die Welt der Data Science. Das Ziel ist es, basierend auf Passagierdaten vorherzusagen, ob eine Person das Unglück überlebt hat oder nicht.
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 ===== Leitfaden =====
-==== 1. Explorative Datenanalyse (EDA)====
+==== 1. Explorative Datenanalyse (EDA) ====
 Bevor Sie mit der Modellierung beginnen, sollten Sie die zugrunde liegenden Muster verstehen.
   * **Hypothesenbildung:** Untersuchen Sie den Einfluss von Merkmalen wie Geschlecht (Sex), Passagierklasse (Pclass) und Alter (Age) auf die Überlebensrate.
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 ^Training |Random Forest / XGBoost |Mustererkennung und Klassifizierung |
 ^Optimierung |Hyperparameter-Tuning |Maximierung der Genauigkeit |
+===== Lernvideos aus Youtube =====
+==== Beginner Kaggle Data Science Project Walk-Through (Titanic) - 38 Min. ====
+{{:de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:beginner_kaggle_data_science_project_walk-through_titanic_.mp4|Kaggle-Titanic-Walkthrough}}
+==== Beginner Data Science Portfolio Project Walkthrough (Kaggle Titanic) - 2 Stunden 20 Min. ====
+{{:de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:beginner_data_science_portfolio_project_walkthrough_kaggle_titanic_.mp4|Titanic Challange Walk-Through}}
 [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir