I906 – Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung

Modul
Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung
Applied Mathematics / Data Processing
Modulnummer
I906 [MC-BA13]
Version: 2
Fakultät
Informatik/Mathematik
Niveau
Bachelor/Diplom
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. Elena Klimova
elena.klimova(at)htw-dresden.de
Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. Elena Klimova
elena.klimova(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"

Prof. Dr.-Ing. Sabine Kühn
sabine.kuehn(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"

Prof. Dr. rer. nat. Thomas Buder
thomas.buder(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"
Lehrsprache(n)
ECTS-Credits

5.00 Credits

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (3.00 SWS Vorlesung | 1.00 SWS Übung)
Selbststudienzeit

90.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)

Praktikum
in "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"
Prüfungsleistung(en)

Alternative Prüfungsleistung - Leistungskontrolle am Computer
Prüfungsdauer: 60 min | Wichtung: 50% | nicht kompensierbar
in "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"

Schriftliche Prüfungsleistung
Prüfungsdauer: 90 min | Wichtung: 50% | nicht kompensierbar
in "Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung (MC-BA13)"
Lehrform

Die Präsenzzeit teilt sich in 2 SWS Vorlesung für das Teilmodul Angewandte Mathematik und in je 1 SWS Vorlesung und Praktikum für das Teilmodul Datenverabeitung.
Medienform
Keine Angabe
Lehrinhalte/Gliederung

Angewandte Mathematik

Vorlesung:

  • Beschreibende Statistik (Analyse ein- und mehrdimensionaler Daten, lineare Regression)
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung (Arten von Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, totale Wahrscheinlichkeit, Formel von Bayes)
  • Verteilungsfunktionen (Zufallsgrößen, Verteilungsparameter, wichtigste diskrete und stetige Verteilungen und ihre Anwendung)
  • Induktive Statistik (Punkt- und Intervallschätzung von Parametern, ausgewählte Signifikanztests)

Übung:

  • Übung ist Bestandteil der Vorlesung: Vorrechnen von Musteraufgaben und selbständiges Lösen weiterer Beispiele im Rahmen des Selbststudiums
  • Spezielle Übungsaufgaben zur Prüfungsvorbereitung

Datenverarbeitung

Vorlesung:

  • Grundlagen zur Datendarstellung unter MS Excel
  • Sicherheitstechniken bei der Entwicklung von Anwenderlösungen
  • Datenauswertung mit Methoden der mathematischen Statistik unter MS Excel

  • Einführung in die VBA-Programmierung unter MS Excel

Praktika:

  • Einführung in die Softwarewerkzeuge am Computer
  • Lösen von Anwendungsaufgaben unter Umsetzung der Techniken und Verfahren aus der Vorlesung
Qualifikationsziele

Angewandte Mathematik

  • Vermittlung von Kenntnissen der Stochastik und mathematischen Statistik, die für die Natur- und Ingenieurwissenschaften von fundamentaler Bedeutung sind
  • Erlernen der Anwendung stochastischer Modelle für nichtdeterministische Probleme in der Praxis
  • Befähigung zur selbständige Durchführung statistischer Untersuchungen bei Forschungsprojekten und technologischen Prozessen

Datenverarbeitung

Die Studierenden werden befähigt, fachspezifische Aufgaben zu analysieren und am Rechner zu lösen. Sie beherrschen die entsprechenden Softwarewerkzeuge und die Techniken zur Datenerfassung und Datenanalyse, zu wissenschaftlichen Berechnungen und zur Visualisierung der Daten. Die Studenten können kleine automatisierte bzw. teilautomatisierte Lösungen unter MS Excel für die tägliche Arbeit entwickeln.
Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
Empfohlene Voraussetzungen
Keine Angabe
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur

Angewandte Mathematik

Lehrbücher der Stochastik für Ingenieure

  • D. Stoyan: Stochastik für Ingenieure und Naturwissenschafler
  • M. Richter: Grundwissen. Mathematik für Ingenieure
  • L. Papula: Mathematik für Ingenieure, Bd. 3

Formelsammlungen

  • W. Göhler: Höhere Mathematik (oder ähnliches)

Vorlesungsskript & Präsentationen

  • E. Klimova: Angewandte Mathematik

Datenverarbeitung

  • C. Fleischhauer: Excel in Naturwissenschaft und Technik
  • I. Schells: Excel 2010
  • T. Theis: Einstieg in VBA mit Excel
  • C. Rüger: Informatik für Chemiker (Vorlesungsskript)
Aktuelle Lehrressourcen

Vorlesungsskripte: siehe Literatur
Hinweise
In jedem Teilmodul wird eine Prüfung über 90 min geschrieben, welche zu jeweils 50% in die Modulnote eingeht. Das Praktikum ist Inhalt der Lehrveranstaltung Datenverabeitung und Voraussetzung zur Zulassung zur Prüfung in diesem Teilmodul.
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/43521212421/CourseNode/1693967564062615007?14
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