Ausgewählte Themen der Data Science Technologies A
| Ausgewählte Themen der Data Science Technologies A | |||||||||||
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| Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Informatik |
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Bereich
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| Zugangsvoraussetzungen Keine |
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| Qualifikationsziele Die Studierenden kennen die Grundlagen in einem Spezialgebiet oder einem Anwendungsgebiet der Data Science Technologien. Sie können Erlerntes sicher anwenden. |
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| Inhalte Wechselnde Inhalte, zum Beispiel fortgeschrittene Aspekte von verteilter Datenhaltung, modellbasierter Analyse, theoretischer Modelle der Datenrepräsentation, der probabilistischen Datenanalyse oder des Maschinellen Lernens. |
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| 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 |
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| 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 |
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Aufwand
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| 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) |
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| Differenzierte Bewertung differenzierte Bewertung |
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| Modulsprache Englisch |
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| Arbeitsaufwand (Stunden) 300 |
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| Leistungspunkte (LP) 10 |
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| Dauer des Moduls Ein Semester |
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| Häufigkeit des Angebots Unregelmäßig |
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| Verwendbarkeit Masterstudiengang Data Science |
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