Data Science in Life Sciences
| Data Science in Life Sciences | |||||||||||
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| Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik |
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Bereich
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| Zugangsvoraussetzungen Keine |
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| Qualifikationsziele Die Studierenden haben ein tieferes Verständnis für fortgeschrittene Konzepte und datenanalytische Methoden im Bereich der Life Sciences. Sie können auf Basis ihres Wissens Untersuchungen in den Lebenswissenschaften bewerten, planen und mit gängigen Methoden durchführen. |
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| Inhalte Einführung in verschiedene Arten von Daten der Lebenswissenschaften (z. B. Omics-Technologien) insbesondere in die Akquise und Vorverarbeitung der Daten; explorative Analysetechniken für Daten aus den Lebenswissenschaften; Konzepte und Werkzeuge für die reproduzierbare Forschung; Theorie und Praxis für Methoden und Modelle zur Analyse von Daten aus den Lebenswissenschaften (statistische Inferenz, Regressionsmodelle, Methoden des maschinellen Lernens); Einführung in Methoden der Big Data Analyse. |
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| Lehr- und Lernformen | Aktive Teilnahme | ||||||||||
| Seminaristischer Unterricht 4 SWS verpflichtete Teilnahme |
Fachaustausch Beantwortung von Diskussionsfragen, Diskussion von Anwendungsproblemen Bearbeitung von Aufgaben, Kurzvorträge mit Diskussion, Diskussion von Literatur und Anwendungsbeispielen |
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| Projektseminar 4 SWS verpflichtete Teilnahme |
Fachaustausch Beantwortung von Diskussionsfragen, Diskussion von Anwendungsproblemen Bearbeitung von Aufgaben, Kurzvorträge mit Diskussion, Diskussion von Literatur und Anwendungsbeispielen |
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Aufwand
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| Modulprüfung schriftliche Ausarbeitung (ca. 5.000 Wörter) mit Vortrag der Ergebnisse (ca. 20 Minuten). Diese Modulprüfung kann auch als Gruppenprüfung stattfinden. |
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| Differenzierte Bewertung differenzierte Bewertung |
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| Modulsprache Englisch |
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| Arbeitsaufwand (Stunden) 450 |
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| Leistungspunkte (LP) 15 |
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| Dauer des Moduls Ein Semester |
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| Häufigkeit des Angebots Jedes Sommersemester |
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| Verwendbarkeit Masterstudiengang Data Science |
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