Ausgewählte Themen der Data Science Technologies

Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/ Informatik

Bereich

Profilbereich

Zugangsvoraussetzungen

Keine

Qualifikationsziele

Die Studentinnen und Studenten kennen die Grundlagen in einem Spezialgebiet oder einem Anwendungsgebiet der Data Science Technologien. Sie können Erlerntes sicher anwenden.

Inhalte

Wechselnde Inhalte, zum Beispiel fortgeschrittene Aspekte von verteilter Datenhaltung, modellbasierter Analyse, theoretischer Modelle der Datenrepräsentation, der probabilistischen Datenanalyse oder des Maschinellen Lernens.

Lehr- und Lernformen

Aktive Teilnahme

Vorlesung
4 SWS
Teilnahme empfohlen

Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur regelmäßige, schriftliche Bearbeitung der Übungsblätter, zwei mündliche Präsentationen der Lösung jeweils einer Übungsaufgabe in der Übung

Übung
2 SWS
Teilnahme empfohlen

Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur regelmäßige, schriftliche Bearbeitung der Übungsblätter, zwei mündliche Präsentationen der Lösung jeweils einer Übungsaufgabe in der Übung

Aufwand

Präsenzzeit V	60 Stunden
Vor- und Nachbereitung V	60 Stunden
Präsenzzeit Ü	30 Stunden
Vor- und Nachbereitung Ü	90 Stunden
Prüfungsvorbereitung und Prüfung	60 Stunden

Modulprüfung
Klausur (90 Minuten), die ggf. ganz oder teilweise in der Form des Antwort-Wahl-Verfahrens und auch in Form einer elektronischen Prüfungsleistung durchgeführt werden kann oder Mündliche Prüfung (ca. 20 Minuten)

Differenzierte Bewertung
differenzierte Bewertung

Modulsprache
Englisch

Arbeitsaufwand (Stunden)
300

Leistungspunkte (LP)
10

Dauer des Moduls
Ein Semester

Häufigkeit des Angebots
Wechselnd, in der Regel mindestens jedes zweite Semester

Verwendbarkeit

Masterstudiengang Data Science