Interdisziplinäre Zugänge im Rahmen von Data Science A

Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik und Informatik

Bereich

Profilbereich

Zugangsvoraussetzungen

Keine

Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage statistische Verfahren in einem inhaltlichen Themenfeld anzuwenden. Sie kennen die relevanten theoretischen Hintergründe und sind in der Lage passende Auswertungsmethoden für die inhaltlichen Fragen auszuwählen, diese anzuwenden und eine Antwort auf die Fragestellung zu entwikkeln. Dabei kennen sie spezifische statistische Analyseverfahren des jeweiligen Inhaltsgebietes sowie deren Einsatz in der Praxis.

Inhalte

Wechselnde Inhalte zu Themen der Datenanalyse in anderen Disziplinen, wie zum Beispiel psychometrische Modelle in der Psychologie, Verfahren zur Analyse von Paneldaten in der Soziologie oder kausale Analysen in den Wirtschaftswissenschaften. Die statistischen Verfahren werden anwendungsorientiert vorgestellt.

Lehr- und Lernformen

Aktive Teilnahme

Wahlveranstaltung
2 SWS
verpflichtete Teilnahme

Bearbeitung von Aufgaben inklusive schriftlicher oder mündlicher Präsentation

Aufwand

Präsenzzeit WLV	30 Stunden
Vor- und Nachbereitung WLV	60 Stunden
Prüfungsvorbereitung und Prüfung	60 Stunden

Modulprüfung
Mündliche Prüfung (ca. 15 Minuten) oder 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
differenzierte Bewertung

Modulsprache
Englisch

Arbeitsaufwand (Stunden)
150

Leistungspunkte (LP)
5

Dauer des Moduls
Ein Semester

Häufigkeit des Angebots
Unregelmäßig

Verwendbarkeit

Masterstudiengang Data Science