Moses - Modulbeschreibung ohne Titel

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Modul / Version
#40917 / #2

Gültigkeit
Seit WS 2019/20

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
Foundations of Data Science

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Albayrak, Sahin

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Wirtschaftsinformatik und Quantitative Methoden

Fachgebiet
34361200 FG Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT)

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
TEL 14

Ansprechpartner*in
Lommatzsch, Andreas

E-Mail-Adresse
andreas.lommatzsch@tu-berlin.de

Webseite

http://www.aot.tu-berlin.de

Lernergebnisse

Dieser Kurs gibt eine grundlegende Einführung in das überwachte maschinelle Lernen. Absolventen des Moduls sind in der Lage überwachte Lernverfahren auf neue Probleme anzuwenden. Dabei kennen sie fundamentale Eigenschaften - insbesondere Annahmen, Limitierungen und statistische Herleitungen - der behandelten Verfahren.

Lehrinhalte

- Linear Regression - Empirical Risk Minimization - Model Assessment and Model Selection - Bias-Variance Decomposition - Bayesian Decision Theory - Naïve Bayes Classifier - Linear Classifiers - Neural Networks

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Data Science	IV		WiSe	de	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Science (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	4.0h	60.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung zur Stoffvermittlung und Übungen mit theoretischen und praktischen Aufgaben, deren Lösungen von den Studierenden präsentiert und diskutiert werden.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Python-Programmiererfahrung oder gute Kenntnisse einer anderen objektorientierten Programmierspache

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Deutsch

Dauer/Umfang

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Registrierung über Qispos oder das Prüfungsamt und über die ISIS-Kursseite.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	36	WS 2019/20	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	48	WS 2019/20	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	24	WS 2019/20	SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)	1	12	WS 2019/20	SoSe 2025
Medieninformatik (M. Sc.)	1	12	WS 2019/20	SoSe 2025
Medientechnik (M. Sc.)	1	8	WiSe 2023/24	SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)	1	26	WS 2019/20	SoSe 2025

Sonstiges

Für die Übungsaufgaben wird die Programmiersprache Python eingesetzt.