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Semesterauswahl: SoSe 2020 WiSe 2019/2020 SoSe 2019 Frühere...
Hinweise zur Veranstaltungswahl:
Es sind zwei Veranstaltungen zu verschiedenen Themengebieten zu belegen.
Begründung der Notwendigkeit von zwei Modulteilprüfungen:
Im Rahmen des Moduls werden verschiedene Arten von Kompetenzen vermittelt (methodisch formales Verständnis, statistisches Denken, Problemlösungsorientierung, praktische Umsetzung statistischer Analysen) und im Rahmen jeweils geeigneter Prüfungsformen (Hausarbeit, mündliche Prüfung, Klausur, Projekt mit Ausarbeitung) überprüft. Eine derartige Überprüfung im Rahmen einer einzigen Modulprüfung ist nicht sinnvoll möglich, daher erfolgt die Modulprüfung im Rahmen mehrerer Modulteilprüfungen.
| belegnr | lehrende/r | thema | art | zeiten und räume | my kvv | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 311834 | Klausur: Operations Research Models am 10.02.20
1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: drei Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls:
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
03.02.20
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Kl |
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| 312413 | Tierney, Wetzel, Hottung | Operations Research Models |
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V | Do 12-14 , einmalig in C01-243 ; Do 12-14 in X-E0-208 |
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| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage |
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V | Fr 12-14 in V2-121 |
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| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I
Die Vorlesung findet wöchentlich abwechselnd 4 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Übung statt. Die genauen Termine werden später bekanntgegeben. eKVV Teilnehmermanagement |
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V | Do 10-12 in W9-109 ; Fr 10-12 in W9-109 |
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| 312421 | Yaqine | Übung zu Bayesian Statistics I
Die Veranstaltung findet 14-täglich im Wechsel mit der Vorlesung statt. Die genauen Termine werden noch bekanntgegeben. |
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Ü | Fr 10-12 in W9-109 Raum wie 312420 |
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| 312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie |
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V | Do 8:30-10 in W9-109 |
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| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle |
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V | Mi 10-12 in W9-109 |
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| 312526 | Seibold | Introduction to Machine Learning |
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V | Mo 9-18 , einmalig in W9-109 ; Di 9-18 , einmalig in W9-109 ; Mi 9-18 , einmalig in W9-109 ; Do 9-18 , einmalig in W9-109 ; Fr 9-18 , einmalig in W9-109 |
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| 312817 | Tierney, Wetzel | Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research |
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S | Do 14-16 in U2-119 ; N. N. , N. N. in U9-117 Termine werden noch bekanntgegeben. |
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| belegnr | lehrende/r | thema | art | zeiten und räume | my kvv | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 312419 | Frahnow | Überlebensanalyse und Risikovorhersage |
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V | Fr 12-14 in V2-121 |
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| 312420 | Fuchs | Bayesian Statistics I
Die Vorlesung findet wöchentlich abwechselnd 4 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Übung statt. Die genauen Termine werden später bekanntgegeben. eKVV Teilnehmermanagement |
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V | Do 10-12 in W9-109 ; Fr 10-12 in W9-109 |
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| 312421 | Yaqine | Übung zu Bayesian Statistics I
Die Veranstaltung findet 14-täglich im Wechsel mit der Vorlesung statt. Die genauen Termine werden noch bekanntgegeben. |
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Ü | Fr 10-12 in W9-109 Raum wie 312420 |
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| 312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie |
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V | Do 8:30-10 in W9-109 |
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| 312503 | Langrock | Generalisierte Lineare Modelle |
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V | Mi 10-12 in W9-109 |
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| 312526 | Seibold | Introduction to Machine Learning |
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V | Mo 9-18 , einmalig in W9-109 ; Di 9-18 , einmalig in W9-109 ; Mi 9-18 , einmalig in W9-109 ; Do 9-18 , einmalig in W9-109 ; Fr 9-18 , einmalig in W9-109 |
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