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Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik
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INFO Universitätslehrgang Data Science - From Mathematical Foundations to Applications gemäß Curriculum 2019 (90 ECTS-AP, 4 Semester)
Pflichtmodul 1: Foundations of Data Science (22,5 ECTS-AP, 9 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Die Studierenden erwerben ein tiefgehendes Verständnis für Learning-Umgebungen zur Behandlung von Data-Science-Aufgaben. Sie können mathematische Konzepte anwenden, um grundlegende Methoden des Data Science zu entwickeln und zu analysieren. Darüber hinaus haben sie einen Überblick über Erweiterungen solcher Methoden und deren Anwendungen. Die Studierenden können grundlegende Data-Science-Aufgaben mit einem geeigneten Softwaresystem wie etwa R oder Python ausführen, beispielsweise importieren, reinigen/transformieren, visualisieren und modellieren von Daten unter Verwendung grundlegender Werkzeuge. Sie können Zwischen- und Endergebnisse von Data-Science-Projekten sowohl gegenüber Fachexpertinnen und -experten als auch Endbenutzerinnen und -benutzern kommunizieren, beispielsweise in Form eines schriftlichen Berichts, von Präsentationsfolien, einer Web-App oder als Dashboard. Studierende können Daten verschiedenen Typs (numerisch, kategorial, räumlich und zeitlich) aus unterschiedlichen Quellen (Einzeldateien, Datenbanken, webbasierte Formate) zusammenführen und zusammenfassen, um sie anschließend mittels Data-Science-Methoden zu analysieren.
971000
VU Mathematical Foundations and Outlook (VU / 5h / 12,5 ECTS-AP)
Stephan Antholzer, Martin Berger, Gregor Ehrensperger, Markus Haltmeier, Tobias Josef Hell, Jakob Wolfgang Maria Meßner, Simon Josef Ruetz, Michael Sandbichler, Nikolaus Umlauf
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971001
VU Software (VU / 2h / 5 ECTS-AP)
Gregor Ehrensperger, Thorsten Simon
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971002
VU Reporting (VU / 1h / 2,5 ECTS-AP)
Nikolaus Umlauf
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971003
VU Data Management (VU / 1h / 2,5 ECTS-AP)
Reto Stauffer
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Pflichtmodul 3: Applications in Data Science (25 ECTS-AP, 10 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: positive Beurteilung des Pflichtmoduls 1 und absolvierte Lehrveranstaltungen im Umfang von mindestens 15 ECTS-AP aus Pflichtmodul 2
Lernergebnis: Studierende erwerben detaillierte Kenntnisse über fortgeschrittene Methoden und deren Anwendungen zur Behandlung komplexer Data-Science-Problemstellungen aus einem bestimmten Anwendungsfeld. Sie können derartige Methoden adaptieren und/oder erweitern, um sie in unterschiedlichen Situationen anzuwenden. Studierende erwerben ein vertieftes Verständnis für ausgewählte State-of-the-Art-Methoden zur Behandlung fortgeschrittener Data-Science-Probleme. Sie können aktuelle Themen aus Data Science mit Fachexpertinnen und -experten aus dem akademischen Feld sowie aus Industrie und Wirtschaft diskutieren und in Form eines schriftlichen Berichts zusammenzufassen. Sie können reale Problemstellungen in Kooperation mit Partnerinnen und Partnern aus Industrie und Wirtschaft sowie dem akademischen Feld behandeln und die Ergebnisse gegenüber Fachexpertinnen und -experten sowie Endbenutzerinnen und -benutzern kommunizieren.
971007
VU Advanced Methods and its Applications (VU / 4h / 10 ECTS-AP)
Lisa Führmann, Christoph Alexander Klösch, Markus Kottinger, Markus Lorenz Moosbrugger, Lisa Schlosser, Philipp Zech
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ML
971008
SE Current Topics in Data Science (SE / 2h / 5 ECTS-AP)
Alexander Peter Kupfer, Alessio Montuoro, Clara Rauchegger, Hessel Tuinhof, Kohei Watanabe, Michael Weniger, Philipp Zech
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971009
PJ Data Science in Practice (PJ / 4h / 10 ECTS-AP)
Stephan Antholzer, Tobias Josef Hell, Moritz Nikolaus Lang, Jakob Wolfgang Maria Meßner, Martin Pichl, Michael Sandbichler, Lisa Schlosser, Thorsten Simon, Reto Stauffer
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Universitätskurs Digital Innovation Hub West
ML
910653
ANMELDUNG: WS Testautomatisierung (DIH West) WS 2020/21 (WS / ,5h)
Michael Felderer, Gabriele Strasser-Kreil, Ilona Zaremba
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