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)
Gregor Ehrensperger, Tobias Josef Hell, Jakob Wolfgang Maria Meßner, Lisa Schlosser, Nikolaus Umlauf
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971001
VU Software (VU / 2h / 5 ECTS-AP)
Stephan Antholzer, Peter Kandolf, Johannes Sappl, Reto Stauffer
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ML
971002
VU Reporting (VU / 1h / 2,5 ECTS-AP)
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971003
VU Data Management (VU / 1h / 2,5 ECTS-AP)
Stephan Antholzer, Reto Stauffer
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Hinweis:
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