Module 39-Inf-WP-DS Data Science (Basis)
Semester selection: WiSe 2026/2027 SoSe 2026 WiSe 2025/2026 SoSe 2025 WiSe 2024/2025 SoSe 2024 WiSe 2023/2024 SoSe 2023 WiSe 2022/2023 SoSe 2022 WiSe 2021/2022 SoSe 2021 WiSe 2020/2021 SoSe 2020 WiSe 2019/2020 SoSe 2019 WiSe 2018/2019 SoSe 2018 WiSe 2017/2018 SoSe 2017 WiSe 2016/2017 SoSe 2016 WiSe 2015/2016 SoSe 2015 WiSe 2014/2015 SoSe 2014 WiSe 2013/2014 SoSe 2013 WiSe 2012/2013 Previous...
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Bei den Veranstaltungen sind folgende Kombinationsmöglichkeiten erlaubt:
- Vorlesung mit dazugehörigen Übungen (4 LP)
- Vorlesung mit dazugehörigem Seminar (4 LP)
- Seminar mit dazugehörigen Übungen (4 LP)
Die Zugehörigkeit wird über gleichlautenden Titelpräfix im Lehrangebot im eKVV ausgewiesen.
Das Modul wird mit einer Modulabschlussprüfung (1 LP) abgeschlossen, die von den Veranstalter*innen zum Beginn der Veranstaltung aus den gelisteten Möglichkeiten festgelegt wird, gemäß der Erläuterungen und Randbedingungen die in der Liste der möglichen Prüfungsleistungen genannt werden.
Begleitende Übungen (Übung)
| Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392121 | Schlüter, Schönhuth | Tutorials: Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English | Ü | Mi 10-12 in S1-138 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392124 | Paaßen, Deriyeva |
Tutorials: Introduction to Data mining
Bitte nehmen Sie dieses Tutorium zusätzlich zu Ihrer gewählten Einzelübung "Introduction to Data Mining" in den Stundenplan mit auf. Course taught in English |
Ü | n.V. [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392124 | Paaßen, Deriyeva | Tutorial A: Introduction to Data mining Course taught in English | Ü | Mo 14-16 in U2-200 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392124 | Paaßen, Deriyeva | Tutorial B: Introduction to Data mining Course taught in English | Ü | Mo 16-18 in U2-200 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392154 | Ell, Cimiano | Tutorial: Introduction to the Semantic Web Course taught in English | Ü | Mo 12:00-14:00 in U0-139 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392179 | Stodden |
Introduction to Natural Language Processing
Limited number of participants: 60 |
Ü | ||
| 392220 | Paaßen, Dannath |
Tutorials: Applied Optimization
Bitte nehmen Sie dieses Tutorium zusätzlich zu Ihrer gewählten Einzelübung "Applied Optimization" in den Stundenplan mit auf. Course taught in English |
Ü | n.V. [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392220 | Paaßen, Dannath | Tutorial A: Applied Optimization Course taught in English | Ü |
Mo 16-18 (14-täglich) in B0-237 [12.10.2026-05.02.2027]
Di 10-12 (14-täglich) in V2-213 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392220 | Paaßen, Dannath | Tutorial B: Applied Optimization Course taught in English | Ü |
Di 12-14 (14-täglich) in X-E0-224 [12.10.2026-05.02.2027]
Di 16-18 (14-täglich) in B0-237 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392220 | Paaßen, Jiaao Li | Tutorial C: Applied Optimization Course taught in English | Ü | Di 16-18 in X-E0-228 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
Begleitende Übungen (Alternative) (Übung)
No courses found
Begleitendes Seminar (Seminar)
No courses found
Einführende Vorlesung (Vorlesung)
| Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392120 | Schönhuth | Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English | V | Mi 12-14 in S1-138 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
| 392123 | Paaßen, Deriyeva | Introduction to Data Mining Course taught in English | V | Mo 12-14 in U2-205 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392178 | Cimiano, Stodden |
Introduction to Natural Language Processing
Limited number of participants: 60 Course taught in English |
V | ||
| 392219 | Paaßen, Dannath | Applied Optimization Course taught in English | V | Mo 14-16 in V2-205 [12.10.2026-05.02.2027] |
|
Einführendes Seminar (Seminar)
No courses found
Links
Uses
- Data Science / Master of Science (Einschreibung ab WiSe 26/27) // Variante 1
- Data Science / Master of Science (Einschreibung ab WiSe 26/27) // Variante 2
- Grundlagen Kognitiver Systeme / Bachelor (Einschreibung ab WiSe 23/24): Nebenfach (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 25/26): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Technische Informatik KF (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 25/26): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Bioinformatik KF (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 25/26): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Modellbildung KF (fw)
- Informatik / Bachelor (Einschreibung ab WiSe 25/26): Nebenfach (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung bis SoSe 2025): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Technische Informatik KF (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung bis SoSe 2025): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Bioinformatik KF (fw)
- Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung bis SoSe 2025): Kernfach (fw) // Strukturierte Ergänzung des Profils Modellbildung KF (fw)
- Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2025): Nebenfach (fw) // Praktische Informatik
- Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2025): Nebenfach (fw) // Technische Informatik
- Intelligenz und Bewegung / Master of Science (Einschreibung ab WiSe 26/27)
- Künstliche Intelligenz und Kognitive Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 23/24): 1-Fach (fw)
- Künstliche Intelligenz und Kognitive Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 23/24): 1-Fach (fw) // Strukturierte Ergänzung des fw 1-Fach-Ba
- Medizinphysik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 24/25): 1-Fach (fw) // Strukturierte Ergänzung des fw 1-Fach-Ba: Bereich Informatik
- Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor of Science (Einschreibung ab WiSe 25/26): 1-Fach (fw) // Strukturierte Ergänzung des fw 1-Fach-Ba
- Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science (Einschreibung ab WiSe 25/26)