Lehrveranstaltungen



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.
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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, Michael Sandbichler, Johannes Sappl, 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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Hinweis:
  • Es können sich noch Änderungen im Lehrveranstaltungsangebot sowie bei Raum- und Terminbuchungen ergeben.
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