Modul 61811 Mathematische Grundlagen von Data Science
Modulinformationen
In diesem Modul sollen grundlegende mathematische Modelle im Bereich Big Data Analytics dargestellt sowie ein anwendungsorientierter Bezug zu relevanten Fragestellungen hergestellt werden.
Inhalte des Moduls sind:
- Notwendige Grundlagen aus der Angewandten Mathematik (insbesondere hochdimensionale
Räume, Singulärwertzerlegung und Approximation durch Unterräume sowie mehrdimensionale
Wahrscheinlichkeitstheorie)
- Grundbegriffe der konvexen Optimierung und numerische Lösungsverfahren für
Optimierungsprobleme
- Grundbegriffe der klassischen und modernen Mathematischen Statistik
- Stochastische Prozesse und Zeitreihenanalyse (insbesondere Irrfahren und
Markovketten)
ECTS | 10 |
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Arbeitsaufwand | Bearbeiten der Lektionen: 140 Stunden
Einüben des Stoffes, insbesondere durch Einsendeaufgaben:105 Stunden
Wiederholung und Klausurvorbereitung: 55 Stunden |
Dauer des Moduls | ein Semester |
Häufigkeit des Moduls | in jedem Semester |
Anmerkung | Im Modul 61811 Mathematische Grundlagen von Data Science wird ein integriertes Brückenkurs Mathematik für Masterstudierende Data Science angeboten. Dieser Brückenkurs muss nicht extra belegt werden und wird mit den Modulunterlagen von 61811 zur Verfügung gestellt. Der Brückenkurs kann vor der Bearbeitung des Moduls 61811 abgeschlossen werden und bereitet auf dieses Modul vor. |
Inhaltliche Voraussetzung | Module 61211 "Analysis" und 61112 "Lineare Algebra" und 61311 "Einführung in die Stochastik" (oder deren Inhalte) |
Aktuelles Angebot
Prüfungsinformation
M.Sc. Data Science | |
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Art der Prüfungsleistung | benotete zweistündige Prüfungsklausur |
Voraussetzung | keine |
Stellenwert der Note | 1/12 |
Formale Voraussetzungen | keine |
Download
Ansprechpersonen
Prof. Dr. Sebastian Riedel
mathinf.webteam
| 10.05.2024