Data Science / Master of Science
FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023
(Einschreibung ab WiSe 18/19)
Vorlesungsverzeichnis für das
WiSe 2021/2022
Semesterauswahl:
SoSe 2024
WiSe 2023/2024
SoSe 2023
WiSe 2022/2023
SoSe 2022
WiSe 2021/2022
SoSe 2021
Frühere...
Profilübergreifende Pflichtmodule
Modul 24-M-FStat Foundations of Statistics
Foundations of Statistics (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 240115 | Pasurek | Foundations of Statistics The course will be held live via Zoom, regularly on Tuesdays 14:00--15:45 and Wednesdays 10:00--11:45. The first (introductory) lecture will be on Wednesday, 13 October, at 10:00. All materials for this course will be provided in the Learning RoomPlus (link here on this page). eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Di 14-16 ONLINE ; Mi 10-12 ONLINE |  |
Tutorial Foundations of Statistics (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 240116 | Pasurek, Tutor: Ehsan Abedi | Tutorial Foundations of Statistics Tutorials are offered in form of video conferences. | Ü | Do 18-20 ONLINE | |
Modul 39-Inf-AOpt Applied Optimisation
Applied Optimisation (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392220 | Hammer, Hinder, Tutor: Oliver Tautz | Tutorials "Applied Optimization" Course taught in English | Ü | Di 12-14 in H13 | |
Applied Optimisation (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392219 | Hammer | Applied Optimization Die Vorlesung wird vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Course taught in English | V | Do 12-14 in Y-1-201; Mi 12-15, einmalig in H13, H9 Erstklausur; Mi 13-16, einmalig in H12 Zweitklausur | |
| 392219 | Hammer | Präsenzklausur zur Veranstaltung "Applied Optimization" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 45 Anmeldung über das eKVV bis zum 25.01.2022 | Kl | | |
| 392219 | Hammer | Präsenzklausur zur Veranstaltung "Applied Optimization" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 45 Anmeldung über das eKVV bis zum 09.03.2022 | Kl | |
Modul 31-SW-StaFo Forschung in der Statistik
Forschungskolloquium (Ko)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 316103 | Bauer, Langrock, Reinecke | Kolloquium "Zentrum für Statistik" Die Veranstaltung findet VOR ORT und im ONLINE-Format statt. Aktuelle Informationen zur Veranstaltung finden Sie unter: http://www.uni-bielefeld.de/zest_kolloquium | Ko | Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8; Di 12-13, einmalig VOR ORT & ONLINE in H8 | |
Reading Course (S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 314004 | Oelschläger | Reading Course "Statistische Wissenschaften" Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. Course taught in English. Should take place in presence. Course taught in English | S | Mo 14-16 in X-E0-230 | |
Modul 31-SW-StiP Statistik in der Praxis
Statistisches Praktikum (Pr o. Pstu)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 314008 | Bauer, Westerheide | Statistisches Praktikum eKVV Teilnahmemanagement | Pr | |
Statistisches Projekt (Pj)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 314000 | Langrock, Mews, Nguyen, Pütz, Sauzet, Tsolak | Statistical Consulting Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. | Pj | Di 14-16 in W9-109; Di 14-16 in V9-117 | |
Modul 39-Inf-ELSI Ethical, Legal and Social Impacts
Ethical, Legal and Social Impacts (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392160 | Cimiano | ELSI Aspects of Data Science | S+V | Fr 14-16 ONLINE ab dem 03.12. findet die Veranstaltung von 13:30 bis 15:00 Uhr statt.; Fr 13:30-15:00 ONLINE | |
Ethical, Legal and Social Impacts (S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392160 | Cimiano | ELSI Aspects of Data Science | S+V | Fr 14-16 ONLINE ab dem 03.12. findet die Veranstaltung von 13:30 bis 15:00 Uhr statt.; Fr 13:30-15:00 ONLINE | |
Modul 31-M-Thesis Master’s Thesis
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 312412 | Tierney, Hottung, Wetzel | Masterkolloquium Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. | Ko | N. N., N. N. ONLINE Termine werden noch bekanntgegeben. | |
| 312911 | Bauer | Masterkolloquium "Statistik, Data Science und Ökonometrie" Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | Ko | Mo 16-18 in W9-109 | |
Profil Variante 1
Modul 39-Inf-ML_ver1 Grundlagen Maschinelles Lernen
Grundlagen Maschinellen Lernens (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392141 | Schulz, Brinkrolf | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Die Übungen finden in Präsenz statt. Course taught in English | Ü | Mo 10-12 in X-E0-207; Mo 12-14 in T2-204; Mo 12-14 in T2-233; Mo 14-16 in T2-233; Mo 16-18 in V2-121 | |
| 392141 | Schulz, Brinkrolf, Tutor: Jonas Vaquet | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Course taught in English | Ü | Mo 10-12 in X-E0-207 | |
| 392141 | Schulz, Brinkrolf, Tutor: Bernd Heihoff | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 25 Course taught in English | Ü | Mo 12-14 in T2-204 | |
| 392141 | Schulz, Brinkrolf, Tutor: Jan-Malte Giannikos | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Course taught in English | Ü | Mo 14-16 in T2-233 | |
| 392141 | Schulz, Brinkrolf, Tutorin: Kathrin Lammers | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Course taught in English | Ü | Mo 12-14 in T2-233 | |
| 392141 | Schulz, Brinkrolf, Tutorin: Vanessa Vogt | Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" | Ü | Mo 16-18 in V2-121 | |
Grundlagen Maschinellen Lernens (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392137 | Brinkrolf | Zusatztutorium "Introduction to Machine Learning (int. Track)" | Ü | Mi 10-12 ONLINE | |
| 392140 | Schulz | Introduction to Machine Learning (int. Track) Course taught in English | V | Di 12-14 ONLINE ; Di 14-17, einmalig in Y-0-111 Erstklausur; Di 09-12, einmalig in Y-0-111 Zweitklausur | |
| 392140 | Schulz | Präsenzklausur zur Veranstaltung "Introduction to Machine Learning (int. Track)" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 150 Anmeldung über das eKVV bis zum 25.01.2022 | Kl | | |
| 392140 | Schulz | Präsenzklausur zur Veranstaltung "Introduction to Machine Learning (int. Track)" -Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 100 Anmeldung über das eKVV bis zum 11.03.2022 | Kl | |
Modul 39-Inf-Pro Programming
Programming (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392168 | Schönhuth | Programming Zoom Veranstaltung eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Mi 14-16 ONLINE Erste Vorlesung am 20.10.2021; Mi 11-13, einmalig ONLINE Zweitklausur; Mi 11-14, einmalig ONLINE Klausur | |
| 392168 | Schönhuth, Knop | Online-Klausur zur Veranstaltung "Programming" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 35 Anmeldung über das eKVV bis zum 19.01.2022 | Kl | | |
| 392168 | Schönhuth, Knop | Online-Klausur zur Veranstaltung "Programming" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 35 Anmeldung über das eKVV bis zum 21.02.2022 | Kl | |
Programming (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392169 | Knop | Tutorials "Programming" Begrenzte Teilnahmezahl: 35 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | Ü | Do 10-12 ONLINE | |
Modul 31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | | |
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | | |
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
Modul 39-M-Inf-VKIa Vertiefung Künstliche Intelligenz (5 LP)
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392101 | Kopp | Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Die Vorlesung vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Course taught in English | V | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in CITEC hybrid Veranstaltung; Fr 12-15, einmalig ONLINE Erstklausur; Fr 12-15, einmalig ONLINE Zweitklausur | |
| 392101 | Kopp, Pöppel | Online-Klausur zur Veranstaltung "Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 04.02.2022 | Kl | | |
| 392101 | Kopp, Pöppel | Online-Klausur zur Veranstaltung "Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 70 Anmeldung über das eKVV bis zum 11.03.2022 | Kl | |
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392102 | Kopp, Pöppel | Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Die Übungen werden vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Course taught in English | Ü | Mi 14-16 in CITEC; Fr 14-16 in CITEC | |
Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen
Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392118 | Ritter | Übungen zu Vertiefung Maschinelles Lernen | Ü | Fr 8-10 ONLINE | |
| 392128 | Melnik | Tutorials "Applied Deep Learning" eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | Ü | Di 8-10, 14-täglich ONLINE | |
Vertiefung Maschinelles Lernen (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392117 | Ritter | Vertiefung Maschinelles Lernen | V | Do 08-10 ONLINE | |
| 392127 | Melnik | Applied Deep Learning Course taught in English | V | Mo 8-10 ONLINE | |
Modul 31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (Pj o. S o. V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311834 | Tierney, Wetzel | Klausur: Operations Research Models am 1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: vier Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls: *"Operations Research Models" im WiSe *"Combining OR and Data Science" und "Metaheuristics" im SoSe ------- 2. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-M-ASM2 für Studierende des Masterstudiengangs Data Science: 60-minütige Klausur Prüfer: Prof. Dr. Tierney Anmeldung über das eKVV bis zum 03.02.2022 | Kl | | |
| 312413 | Tierney, Wetzel, Hottung | Operations Research Models Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Fr 14-16 in D2-152 | |
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
| 312817 | Tierney, Hottung, Wetzel | Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. Begrenzte Teilnahmezahl: 4 | S | ||
| 392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations. | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in Das Seminar startet am 29.10.2021. U10-146 | |
| 392232 | Schönhuth | Learning in Big Data Analytics Zoom Meeting Course taught in English | S | Mo VOR ORT & ONLINE | |
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (Pj o. S o. V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
| 392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations. | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in Das Seminar startet am 29.10.2021. U10-146 | |
Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme
Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392181 | Hammer | Übungen zu Maschinelles Lernen im Web | Ü | 14-16, Block | |
Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392180 | Hammer | Maschinelles Lernen im Web Die Vorlesung wird vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Begrenzte Teilnahmezahl: 60 | V | 9-12, Block | |
Modul 39-M-Inf-VHC_a Virtual Humans and Conversational Agents
Konversationale Agenten/Dialogsysteme (Pj o. S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392119 | Voß | Applied Reinforcement Learning in Interactive Systems | S | Di 12-14 in T0-145 | |
Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing
(Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing (Pj o. S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392193 | Cimiano | Deep Learning for Natural Language Processing Begrenzte Teilnahmezahl: 2 | PjS | Do 13-14:30 ONLINE | |
Exercises for Introduction to Statistical Natural Language Processing (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392179 | Cimiano, Witte | Introduction to Statistical Natural Language Processing | Ü | Di 8-10 ONLINE | |
Introduction to Statistical Natural Language Processing (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392178 | Cimiano, Witte | Introduction to Statistical Natural Language Processing | V | Do 10-12 ONLINE | |
Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning
Deep Learning (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392227 | Hammer | Deep Learning | V | n. V. 9-13, Block Die Vorlesung findet als Block in den Semesterferien statt. | |
Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management
Research Data Management (S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392266 | Wiljes, Cimiano | Research Data Management Course taught in English | S |
Weitere Veranstaltungen für das Profil Variante 1
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 319018 | Westerheide | Einführungs-/Informationsveranstaltung für die neuen Studierenden des Masterstudiengangs Data Science Die umfangreichen Informationsmaterialien finden Sie ab Anfang Oktober nach Anmeldung im eKVV im Lernraum. | Vtr | Di 14-17, einmalig in H10 | |
| 319080 | Karos | Welcome and Information Session Master Program QE The session will take place as Zoom Meeting: Join Zoom Meeting https://uni-bielefeld.zoom.us/j/92212656550?pwd=RHhJMjNUQTRMM0tqb2NubkhQSkxKUT09 Meeting ID: 922 1265 6550 Passcode: 481665 Course taught in English | Vtr | Do 10-12, einmalig ONLINE | |
Profil Variante 2
Modul 31-M-ISDA Introduction to Statistical Data Analysis
Multivariate Methods (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 310405 | Möller | Multivariate Verfahren Die Veranstaltung wird im ONLINE-Format abgehalten. Course taught in English | V | Mi 12-14 ONLINE | |
| 311850 | Möller, Büscher | Multivariate Methods / Regression Analysis Prüfer: Prof. Dr. Roland Langrock Begrenzte Teilnahmezahl: 47 Anmeldung über das eKVV bis zum 08.02.2022 | MDP | |
Regression Analysis (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311850 | Möller, Büscher | Multivariate Methods / Regression Analysis Prüfer: Prof. Dr. Roland Langrock Begrenzte Teilnahmezahl: 47 Anmeldung über das eKVV bis zum 08.02.2022 | MDP | | |
| 312504 | Büscher | Regression Analysis Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Mi 16-18 in T2-233 | |
Modul 31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | | |
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | | |
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
Modul 39-M-Inf-VKIa Vertiefung Künstliche Intelligenz (5 LP)
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392101 | Kopp | Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Die Vorlesung vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Course taught in English | V | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in CITEC hybrid Veranstaltung; Fr 12-15, einmalig ONLINE Erstklausur; Fr 12-15, einmalig ONLINE Zweitklausur | |
| 392101 | Kopp, Pöppel | Online-Klausur zur Veranstaltung "Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 04.02.2022 | Kl | | |
| 392101 | Kopp, Pöppel | Online-Klausur zur Veranstaltung "Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 70 Anmeldung über das eKVV bis zum 11.03.2022 | Kl | |
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392102 | Kopp, Pöppel | Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Die Übungen werden vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Course taught in English | Ü | Mi 14-16 in CITEC; Fr 14-16 in CITEC | |
Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen
Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392118 | Ritter | Übungen zu Vertiefung Maschinelles Lernen | Ü | Fr 8-10 ONLINE | |
| 392128 | Melnik | Tutorials "Applied Deep Learning" eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | Ü | Di 8-10, 14-täglich ONLINE | |
Vertiefung Maschinelles Lernen (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392117 | Ritter | Vertiefung Maschinelles Lernen | V | Do 08-10 ONLINE | |
| 392127 | Melnik | Applied Deep Learning Course taught in English | V | Mo 8-10 ONLINE | |
Modul 31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (Pj o. S o. V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311834 | Tierney, Wetzel | Klausur: Operations Research Models am 1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: vier Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls: *"Operations Research Models" im WiSe *"Combining OR and Data Science" und "Metaheuristics" im SoSe ------- 2. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-M-ASM2 für Studierende des Masterstudiengangs Data Science: 60-minütige Klausur Prüfer: Prof. Dr. Tierney Anmeldung über das eKVV bis zum 03.02.2022 | Kl | | |
| 312413 | Tierney, Wetzel, Hottung | Operations Research Models Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Fr 14-16 in D2-152 | |
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
| 312817 | Tierney, Hottung, Wetzel | Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. Begrenzte Teilnahmezahl: 4 | S | ||
| 392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations. | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in Das Seminar startet am 29.10.2021. U10-146 | |
| 392232 | Schönhuth | Learning in Big Data Analytics Zoom Meeting Course taught in English | S | Mo VOR ORT & ONLINE | |
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (Pj o. S o. V o. VÜA)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. | V | ||
| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I Die Veranstaltung soll VOR ORT abgehalten werden. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Do 12-14 in U2-223; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE ; Do 12-14, einmalig ONLINE | |
| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle Die Veranstaltung soll VOR ORT und im ONLINE-Format stattfinden. Course taught in English | V | Di 10-12 VOR ORT & ONLINE in U2-205 | |
| 312508 | Bauer | Zeitreihenanalyse II Die Veranstaltung soll VOR ORT stattfinden. Course taught in English | V | Do 8-10 in Y-1-200 einmalig am 25.11.2021 in H6; Do 08-10, einmalig in H6 einmalig am 25.11.2021 in H6 | |
| 392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations. | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in Das Seminar startet am 29.10.2021. U10-146 | |
Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme
Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392181 | Hammer | Übungen zu Maschinelles Lernen im Web | Ü | 14-16, Block | |
Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392180 | Hammer | Maschinelles Lernen im Web Die Vorlesung wird vor Ort stattfinden, wenn es die Inzidenzzahlen zulassen. Begrenzte Teilnahmezahl: 60 | V | 9-12, Block | |
Modul 39-M-Inf-VHC_a Virtual Humans and Conversational Agents
Konversationale Agenten/Dialogsysteme (Pj o. S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392119 | Voß | Applied Reinforcement Learning in Interactive Systems | S | Di 12-14 in T0-145 | |
Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing
(Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing (Pj o. S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392193 | Cimiano | Deep Learning for Natural Language Processing Begrenzte Teilnahmezahl: 2 | PjS | Do 13-14:30 ONLINE | |
Exercises for Introduction to Statistical Natural Language Processing (Ü)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392179 | Cimiano, Witte | Introduction to Statistical Natural Language Processing | Ü | Di 8-10 ONLINE | |
Introduction to Statistical Natural Language Processing (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392178 | Cimiano, Witte | Introduction to Statistical Natural Language Processing | V | Do 10-12 ONLINE | |
Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning
Deep Learning (V)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392227 | Hammer | Deep Learning | V | n. V. 9-13, Block Die Vorlesung findet als Block in den Semesterferien statt. | |
Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management
Research Data Management (S)
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392266 | Wiljes, Cimiano | Research Data Management Course taught in English | S |
Weitere Veranstaltungen für das Profil Variante 2
| Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 319018 | Westerheide | Einführungs-/Informationsveranstaltung für die neuen Studierenden des Masterstudiengangs Data Science Die umfangreichen Informationsmaterialien finden Sie ab Anfang Oktober nach Anmeldung im eKVV im Lernraum. | Vtr | Di 14-17, einmalig in H10 | |
| 319080 | Karos | Welcome and Information Session Master Program QE The session will take place as Zoom Meeting: Join Zoom Meeting https://uni-bielefeld.zoom.us/j/92212656550?pwd=RHhJMjNUQTRMM0tqb2NubkhQSkxKUT09 Meeting ID: 922 1265 6550 Passcode: 481665 Course taught in English | Vtr | Do 10-12, einmalig ONLINE | |
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