Statistics for Data Science
| Statistics for Data Science | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Erziehungswissenschaft und Psychologie/ Psychologie |
|||||||||||
Bereich
|
|||||||||||
| Zugangsvoraussetzungen Keine |
|||||||||||
| Qualifikationsziele Die Studentinnen und Studenten haben ein tieferes Verständnis für fortgeschrittene mathematische Konzepte und Methoden im Bereich der statistischen Datenanalyse. Sie sind befähigt, gängige wahrscheinlichkeitstheoriebasierte datenanalytische Verfahren mathematisch zu formulieren und algorithmisch zu implementieren. |
|||||||||||
| Inhalte Maß- und Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen und statistische Modellbildung am Beispiel generalisierter linearer Modelle, Fischer Inferenz und Maximum Likelihood Schätzung (analytische und numerische Verfahren, Schätzereigenschaften, Hypothesentests), Bayes Inferenz (Parameterschätzung und Modellinferenz, Priorverteilungen, Approximative Inferenz, Markov-Chain Monte-Carlo Methodik), Probabilistische Inferenz (Expectation- Maximization, Kalman filter und Data Assimilation, empirical Bayes, variational inference). |
|||||||||||
| Lehr- und Lernformen | Aktive Teilnahme | ||||||||||
| Vorlesung 2 SWS Teilnahme empfohlen |
Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur Bearbeitung von Übungsaufgaben |
||||||||||
| Übung 2 SWS verpflichtete Teilnahme |
Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur Bearbeitung von Übungsaufgaben |
||||||||||
Aufwand
|
|||||||||||
| 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. |
|||||||||||
| Differenzierte Bewertung nicht differenzierte Bewertung |
|||||||||||
| Modulsprache Englisch |
|||||||||||
| Arbeitsaufwand (Stunden) 300 |
|||||||||||
| Leistungspunkte (LP) 10 |
|||||||||||
| Dauer des Moduls Ein Semester |
|||||||||||
| Häufigkeit des Angebots Jedes Wintersemester |
|||||||||||
| Verwendbarkeit Masterstudiengang Data Science |
|||||||||||
| Querverweis zu anderen Studien/Prüfungsordnungen mit dem gleichen Titel |
|||||||||||