# Woche 4 - Versionierung mit git (Teil 2) und aktuelle Entwicklungen im Bereich ML

### Diese Woche werden wir...

folgende Themen behandeln:

* Ergänzung der Teams für die Auswertungsprojekte
* Besprechung der Aufgaben zu dieser Woche
* Einführung in die Versionierung mit git (Teil 2)
* Aktuelle KI-Anwendungen

### Lernressourcen

{% file src="/files/VKDhokxbbYUbc0qnDQqE" %}

* [Beispiel](https://github.com/opencampus-sh/einfuehrung-in-data-science-und-ml/blob/main/interaction%20effect.ipynb) für die Relevanz von Interaktionseffekten

### Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

* [x] das Kapitel „Creating Features“ [dieses Kurses](https://campus.datacamp.com/courses/feature-engineering-for-machine-learning-in-python/) bei datacamp absolvieren.
* [x] die erste Woche des Kurses [Supervised](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/)[ ](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/)[Machine](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/)[ Learning: Regression and Classification](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/) (ca. 2,5 Stunden) von Andrew Ng auf Coursera absolvieren.<br>
* [x] Euch im Team treffen, um Ideen zur Umsatzvorhersage zu diskutieren und erste zusätzliche Variablen zu erstellen (auch, ob es Daten gibt, die ihr zusätzlich verwenden könnt).
* [x] das Verzeichnis "Data Import and Preparation" Eures Team Repositories ergänzen um:
  * zusätzliche heruntergeladene oder selbst erstellte Daten (z.B. Listen mit Feiertagen)
  * Code um alle Daten in einem Datensatz zusammenzuführen
  * Code, um neuen Variablen zu erstellen bzw. bestehende Variablen für die Vorhersage aufzubereiten


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://opencampus.gitbook.io/opencampus-machine-learning-program/courses/archive/einfuehrung/woche-4-datenaufbereitung-mit-tidyverse.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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