Modul 39-M-Inf-ADA Advanced Data Analysis

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Mindestens jedes 2. Wintersemester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

In diesem Modul lernen Studierende die Modellierung komplexer Sachverhalte mit fortgeschrittenen Techniken und Methoden der Datenanalyse. Dieses beinhaltet insbesondere, wie man in komplexen Situationen mit unklarer Aufgabenstellung durch Wahl einer geeigneten Strukturierung nützliche Information effizient aus gegebenen Daten extrahieren kann, und wie diese grundständigen Ideen zu konkreten Algorithmen und zugrundeliegenden Garantien formalisiert werden können.

Lehrinhalte

In diesem Modulen sollen moderne Verfahren der automatischen Datenanalyse betrachtet werden, wobei ein besonderer Aspekt auf die Effizienz der Darstellung, der Formalisierung, bzw. der Algorithmen selber gelegt wird. Themen sind der aktuellen Literatur entnommen, und beinhalten etwa Aspekte zu slow feature analysis, sparse coding und compressed sensing, core vector machines, time series metrics, und Gaussian processes.

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen oder vergleichbare Kenntnisse, Mathematik, Grundlagen des maschinellen Lernens oder der Mustererkennung

Notwendige Voraussetzungen

—

Erläuterung zu den Modulelementen

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Modulstruktur: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Veranstaltungen

Modern Data Analysis
Art Projekt o. Übung
Turnus Mindestens jedes 2. Wintersemester
Workload5 30 h (30 + 0)
LP 1
Modern Data Analysis
Art Vorlesung
Turnus Mindestens jedes 2. Wintersemester
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2

Prüfungen

Portfolio mit Abschlussprüfung
Zuordnung Prüfende Modulverantwortliche*r prüft oder bestimmt Prüfer*in
Gewichtung unbenotet
Workload 60h
LP2 2

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).

Portfolio mit Abschlussprüfung
Zuordnung Prüfende Modulverantwortliche*r prüft oder bestimmt Prüfer*in
Gewichtung 1
Workload 60h
LP2 2

Portfolio aus Übungs- oder Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden, und mündlicher Abschlussprüfung (in der Regel 15 min). Die Übungsaufgaben ergänzen und vertiefen den Inhalt der Vorlesung. Nachweis einer ausreichenden Zahl korrekt gelöster Übungsaufgaben (in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte). Die abschließende mündliche Prüfung bezieht sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen bzw. Projekt.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Bioinformatik und Genomforschung / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Bioinformatik und Genomforschung / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigungen vom 17.11.2014 und 01.12.2015] 1. o. 2. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 1 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 2 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 1. o. 2. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] 1. o. 2. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. o. 2. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] 1. o. 2. o. 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.

Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SoSe
Sommersemester
WiSe
Wintersemester
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Seitenleiste

Modulelemente

Veranstaltungen

Prüfungen

Lehrangebot im eKVV

Lehrangebot im eKVV

Modullisten zeigen

Bioinformatik und Genomforschung / Master of Science

Bioinformatik und Genomforschung / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigungen vom 17.11.2014 und 01.12.2015]

Data Science / Master of Science // Variante 1

Data Science / Master of Science // Variante 2

Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020]

Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014]

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023]

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017]