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The first session will be on Monday, 4 April, 10:30 am in seminar room 25.12.O2.33.

Materials

Materials and further information will be provided via ILIAS.

Teacher

Prof. Dr. Melanie Schmidt, Dr. Anja Rey

Leistungspunkte

5 LP

Sessions

• Seminar  Mo 10:30 Uhr - 12:00 Uhr in 25.12.O2.33
• a detailed time table will be announced soon

Inhalte

Wir lernen verschiedene Methoden zur algorithmischen Datenanalyse kennen (z.B. SVMs, Clustering). Die Erarbeitung erfolgt zum Teil durch ein eigenständig zu bearbeitendes Tutorial und umfasst den Erwerb von sehr grundlegenden Python-Kenntnissen.

Lernergebnisse/Kompetenzen

Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul können die Studierenden

• sich selbstständig in ein Themengebiet einarbeiten
• einen Vortrag strukturieren und planen
• einen Vortrag über dieses Themengebiet halten
• grundlegende Datenanalysetechniken mit Python durchführen

Empfohlene Literatur

Die Literatur wird zu Beginn des Seminars bekannt gegeben und richtet sich nach den Themen der einzelnen Vorträge.

Verwendbarkeit des Moduls

• Wahlpflichtbereich Theoretische Informatik
• Schwerpunktbereich
• Individuelle Ergänzung
• Anwendungsfach für den Ergänzungsbereich im Master-Studiengang Mathematik

Teilnahmevoraussetzungen

Bachelor-Studierende müssen folgende Module erfolgreich abgeschlossen haben:

• „Programmierung”
• „Rechnerarchitektur“
• „Algorithmen und Datenstrukturen”
• „Theoretische Informatik”

Empfohlene Vorkenntnisse

Die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens sollten bekannt sein.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

• selbstständige Bearbeitung eines Tutorials
• schriftliches Feedback zum Tutorial
• Vortrag des Themas

Häufigkeit des Angebots, modulare Schiene

unregelmäßig

Modulbeauftragte und hauptamtliche Lehrende

Prof. Dr. Melanie Schmidt