Moses - Grundlagen für Data Literacy und Data Science

Zur Modulseite PDF generieren

Modul / Version
#41119 / #2

Gültigkeit
Seit SoSe 2025

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Foundations of Data Literacy and Data Science
Grundlagen für Data Literacy und Data Science

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Deniz, Fatma

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34353100 FG Sprache und Kommunikation in biologischen und künstlichen Systemen

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 6-4

Ansprechpartner*in
Musiolek, Lea Maria

E-Mail-Adresse
l.musiolek@campus.tu-berlin.de

Webseite

https://denizenslab.github.io/teaching

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Lernergebnisse

Keine Angabe

Lehrinhalte

Keine Angabe

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Foundations of Data Literacy and Data Science	UE		WiSe/SoSe	en	2
Foundations of Data Literacy and Data Science	VL		WiSe/SoSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Foundations of Data Literacy and Data Science (UE):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Pre/post processing	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

Foundations of Data Literacy and Data Science (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Pre/post processing	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

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

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie
Homework grades	20	praktisch
Programming project & 15 min presentation	20	praktisch
Written exam	60	schriftlich

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Keine Angabe

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 60.

Anmeldeformalitäten

Alle Studierenden müssen an dem ersten Lehrveranstaltungstermin teilnehmen um ihre Registrierung aktivieren zu können.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science (https://inferentialthinking.com/chapters/intro.html)

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Informatik (B. Sc.)	1	1	SoSe 2025	SoSe 2025
Medieninformatik (B. Sc.)	1	1	SoSe 2025	SoSe 2025
Technische Informatik (B. Sc.)	1	1	SoSe 2025	SoSe 2025
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)	2	2	SoSe 2025	SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe