Module 39-Inf-WP-DS-x Data Science (Focus)

Explanation regarding the elements of the module

Das Modul ist folgendermaßen zu studieren:
Zunächst besuchen Studierende eine einführende Veranstaltung (Vorlesung oder Seminar) und eine begleitende Veranstaltung (Seminar oder Übung), wobei die Kombination von Seminar + Seminar ausgeschlossen ist. Anschließend wird eine erste Teilprüfung erbracht. Die Anforderungen ergeben sich aus den gewählten Veranstaltungsarten.

Im in der Regel anschließenden Semester wird ein vertiefendes Element im gleichen bzw. einem eng verwandten Themenbereich studiert (vertiefendes Projekt, vertiefende Übung oder vertiefendes Seminar). Alternativ kann ein vertiefendes, auf den ersten Teil aufbauendes, zweites Thema studiert werden (Vorlesung zum zweiten Thema + Übung zum zweiten Thema). In letzterem Falle werden alle Angebote i.d.R. von der gleichen Lehrperson angeboten und bauen inhaltlich aufeinander auf. Die Art der anschließenden zweiten Teilprüfung ergibt sich aus der gewählten Kombination der Veranstaltungselemente.

Der Umfang der zu besuchenden Veranstaltungen beträgt insgesamt 8 LP.
Der Umfang der zwei Teilprüfungen beträgt insgesamt 2 LP.

Begründung der Notwendigkeit von zwei Teilprüfungen:
Zwei Teilprüfungen sind notwendig, da in der ersten Teilprüfung die jeweiligen theoretischen und inhaltlichen Basiskompetenzen und in der zweiten Teilprüfung die daran anschließenden praktischen und/oder methodischen und/oder vertiefenden Kenntnisse geprüft werden. Darüberhinaus kann die zweite Teilprüfung auch den Wissenstransfer in ein weiteres, eng verwandtes Themengebiet verlangen.

Begleitende Veranstaltung Seminar o. Übung (Seminar o. 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 U10-146 [07.10.2024-31.01.2025]
392124 Paaßen, Deriyeva   Tutorial A: Introduction to Data mining Course taught in English Ü Mo 14-16 in X-E0-208 [07.10.2024-31.01.2025]
392124 Paaßen, Khalid   Tutorial B: Introduction to Data mining Course taught in English Ü Di 14-16 in X-B3-117 [07.10.2024-31.01.2025]
392124 Paaßen, Deriyeva   Tutorial C: Introduction to Data mining Course taught in English Ü Mo 16-18 in X-E0-208 [07.10.2024-31.01.2025]
392129 Schlüter   Biological Applications of Graph Databases Course taught in English S Fr 10-12 in D2-136 [07.10.2024-31.01.2025] Hybridform
392179 Cimiano   Introduction to Statistical Natural Language Processing Ü Do 8-10 in CITEC [07.10.2024-31.01.2025]
392181 Hammer, Kenneweg   Tutorium: Maschinelles Lernen im Web Ü Mo 14-16 in C0-269 [07.10.2024-31.01.2025]
392220 Hammer, Hinder, Tutor:   Tutorials Aplied Optimization" Ü Do 14-16 in T2-205 [07.10.2024-31.01.2025]
392220 Hammer, Hinder   Tutorial A: Applied Optimization
Limited number of participants: 30
Ü
392220 Hammer, Hinder, Tutorin:   Tutorial B: Applied Optimization Ü Mo 16-18 in T2-149 [07.10.2024-31.01.2025]
392221 Hammer, Hinder   Additional Tutorial: Applied Optimization Ü Di 16-18 in T2-233 [07.10.2024-31.01.2025]
392232 Schönhuth   Advanced Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English S Do 12-14 in X-E0-204 [07.10.2024-31.01.2025]

Begleitende Veranstaltung Übung (Alternative) (Übung)

No courses found

Einführende Veranstaltung Seminar o. Vorlesung (Seminar o. Vorlesung)

Reference no. Teaching staff Topic Type Dates My eKVV
392120 Schönhuth, Schlüter   Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English V Mi 12-14 in U10-146 [07.10.2024-31.01.2025]
392123 Paaßen   Introduction to Data mining Course taught in English V Mo 12-14 in U2-233 [07.10.2024-31.01.2025]
392180 Hammer   Maschinelles Lernen im Web V Di 12-14 in H5 [07.10.2024-31.01.2025]
392219 Hammer   Applied Optimization Course taught in English V Di 10-12 in H11 [07.10.2024-31.01.2025]

Vertiefende Übung (Übung)

No courses found

Vertiefendes Projekt (Projekt)

No courses found

Vertiefendes Seminar (Seminar)

No courses found

Vorlesung zum zweiten Thema (Vorlesung)

No courses found

Übung zum zweiten Thema (Übung)

No courses found