Modul: Einführung in die Methoden des Data Science B

Modulname Einführung in die Methoden des Data Science B
Gebiet Gebiet 3
Profil Profil Freie Studien
CPs 5 CP
Campus Hier geht es zum Vorlesungsverzeichnis
Voraussetzungen Voraussetzung für die Teilnahme ist ein mathematisches Vorwissen auf dem Niveau der Mathematik-Vorlesungen für eines der ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Fächer.
Besonderheiten Termine: Mo 08:30-10:00 Beginn: Beginn ist der Vorbesprechungstermin Turnus: jedes Wintersemester Data Science A und B können in beliebigerer Reihenfolge belegt werden. 15 Teilnehmerplätze verfügbar. Für den Optionalbereich stehen 5 Plätze zur Verfügung. (Anmeldung und Anfragen per Email an lehreservice-angewandte-statistik@rub.de) Zielgruppe: Geeignet für Studierende des MINT-Bereichs, die bereits eine einführende Veranstaltung über Mathematik für ein Fach der Naturwissenschaften oder Ingenieurswissenschaften erfolgreich besucht haben.
Blockseminar Nein
Vorkenntnisse Ein mathematisches Vorwissen auf dem Niveau der Mathematik-Vorlesungen für eines der ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Fächer.
Veranstaltungszeit Mittwoch 08:00 - 10:00
Dozenten Nicolai Bissantz
Arbeitsaufwand Kriterium für den Leistungsnachweis ist die Bearbeitung von Übungsaufgaben in der Veranstaltung und die Auswertung eines Datensatzes mit Vorstellung der Ergebnisse in einem kurzen Vortrag.
Literatur 
Wird in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben. Es werden Folien bzw. Skript zur Vorlesung in Moodle zur Verfügung gestellt.
Modulteil [150293] Einführung in die Methoden des Data Science B - WS 23/24, [150294] Praktische Übungen zu Einführung in die Methoden des Data Science B - WS 23/24
Modultyp
Modulanbieter Fakultät für Mathematik
Inhalt Anrechenbarkeit : Als Modul 5 als Statistikpratikum mit 10 CP des 1-Fach B.Sc.-Studiengangs Mathematik erworben werden, wenn sowohl Data Science A im Wintersemester als auch Data Science B im Sommersemester erfolgreich abgeschlossen werden.
-Als Modul 10 mit 5 CP des 1-Fach B.Sc.-Studiengangs Mathematik wenn beabsichtigt ist, die Bachelorarbeit in der Stochastik, Statistik oder Informatik zu schreiben.
- Im 2-Fach B.A. Mathematik mit 5CP als Seminar. Im Optionalbereich mit 5CP. Besonders geeignet für Masterstudierende und Doktoranden aus den MINT-Fächern, die sich auch für einen tieferen Einblick in die algorithmischen Verfahren des Data Science interessieren. Voraussetzung für die Teilnahme ist ein mathematisches Vorwissen auf dem Niveau der Mathematik-Vorlesungen für eines der ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Fächer. Für den Optionalbereich stehen 5 Plätze zur Verfügung. Andere Studierende wenden sich bitte an den Dozenten für Rückfragen zur Belegung des Kurses. Hinweis : R ist frei verfügbar und wird von Grund auf eingeführt.
 In den Übungen wird die praktische Umsetzung der in der Vorlesung besprochenen Verfahren geübt.
Lernziele In diesem Kurs erlernen Sie die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der angewandten Statistik und statistischen Datenanalyse. die Benutzung der Programmiersprache R für die statistische Datenanalyse die Benutzung der Programmiersprache R für die stochastische Simulation bspw. von statistischen Verfahren, die Sie im Rahmen Ihrer Bachelor-, Masterarbeit oder Promotion entwickeln