Deutsch
I906 – Applied Mathematics / Data Processing
Angewandte Mathematik / Datenverarbeitung
Version: 2
Prof. Dr. Elena Klimova
elena.klimova(at)htw-dresden.de
Prof. Dr. Elena Klimova
elena.klimova(at)htw-dresden.de
Prof. Dr.-Ing. Sabine Kühn
sabine.kuehn(at)htw-dresden.de
Prof. Dr. rer. nat. Thomas Buder
thomas.buder(at)htw-dresden.de
5.00 Credits
150 hours
4.00 SWS (3.00 SWS Lecture | 1.00 SWS Seminar)
90.00 hours
Traineeship
Alternative examination - Performance monitoring on the computer
Examination duration: 60 min | Weighting: 50 % | Non-compensable
Written examination
Examination duration: 90 min | Weighting: 50 % | Non-compensable
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.
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
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.
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)
Vorlesungsskripte: siehe Literatur
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.