I834 – Mehrdimensionale Datenanalyse und statistische Lernverfahren
Modul
Mehrdimensionale Datenanalyse und statistische Lernverfahren
Multidinesional data analysis and statistical learning techniques |
Modulnummer
I834 [I-834]
Version: 1 |
Fakultät
Informatik/Mathematik
|
Niveau
Master
|
Dauer
1 Semester
|
Turnus
Sommersemester
|
Modulverantwortliche/-r
Prof. Dr. rer. nat. Fabian Schwarzenberger |
Dozent/-in(nen)
Prof. Dr. rer. nat. Fabian Schwarzenberger |
Lehrsprache(n)
Deutsch |
ECTS-Credits
5.00 Credits |
Workload
150 Stunden |
Lehrveranstaltungen
4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 1.00 SWS Übung | 1.00 SWS Praktikum) |
Selbststudienzeit
90.00 Stunden |
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
|
Prüfungsleistung(en)
Mündliche Prüfungsleistung |
Lehrform
Präsenzvorlesungen, Übungen, Übungen im PC-Labor |
Medienform
Keine Angabe
|
Lehrinhalte/Gliederung
Eine bedarfsgerechte Auswahl aus den Themen-Schwerpunkten:
|
Qualifikationsziele
Die Studierenden beherrschen die wesentlichen Grundlagen der multivariaten Statistik. Sie können eigenständig von einer praktischen Anwendung auf das zu Grunde liegende statistische Problem schließen. Die Studenten sind vertraut mit einer Reihe von Methoden des statistischen Lernens und können abhängig vom vorliegenden statistischen Problem die Anwendbarkeit der jeweiligen Methoden diskutieren und sich selbstständig für ein passendes Verfahren entscheiden. Zur Umsetzung der Verfahren sind die Studierenden mit der Statistik-Software R vertraut. Hier sind sie in der Lage in der Programmierumgebung von R eigene Algorithmen zu entwickeln, vordefinierte Funktionen und Pakete zielgerichtet einzusetzen, sowie die Ergebnisse ihrer Berechnungen adäquat zu interpretieren. |
Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
|
Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
|
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik |
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
|
Literatur
Wird vom Vorlesenden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben. |
Aktuelle Lehrressourcen
Keine
|
Hinweise
Keine Angabe
|
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
|