Die Studierenden kennen wichtige Grundlagen aus den Bereichen Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie und können diese anwenden.
In der Wahrscheinlichkeitstheorie sind die Studierenden mit grundlegenden Konzepten wie etwa Ereignissen, Unabhängigkeit, Zufallsvariablen, Verteilungen, sowie wichtigen Resultaten, welche damit im Zusammenhang stehen, vertraut. Sie verstehen es diese Grundlagen adäquat wiederzugeben und eigene Schlüsse daraus zu ziehen.
Die Studierenden können praktische Anwendungsprobleme mit wahrschenlichkeitstheoretischen Mitteln modellieren, und so passende mathematische Fragestellungen formulieren, diese Lösen und die Lösung im Kontext der Anwendung interpretieren.
Außerdem sind die Studierenden mit grundlegenden Konzepten und Vorgehenweisen der Statistik vertraut. Abhängig von den zur Verfügung stehenden Daten und der Fragestellung können Sie bekannte Möglichkeiten zur Datenanalyse gegeneinander abwägen, passende auswählen, anwenden und fachgerecht interpretieren.
Das vermittelte Wissen aus der Vorlesung versetzt die Studierenden in die Lage stochastische Anwendungsprobleme aus der Informatik (z.B. Vorhersage von Serverauslaustungen, Wartezeiten) zu bearbeiten und setzt darüber hinaus Grundlagen für das Verständnis weiterführender Themen (z.B. maschinelle Lernverfahren, künstliche Intelligenz).