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Data Science for Human Factors

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#50782 / #3

WiSe 2020/21 - SoSe 2022

Deutsch

Data Science for Human Factors

6

Gramann, Klaus

Benotet

Portfolioprüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Psychologie und Arbeitswissenschaft

35321200 FG Biopsychologie und Neuroergonomie

Keine Angabe

Kontakt


KWT 1

Klug, Marius

office@bpn.tu-berlin.de

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

Lernergebnisse

Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Besuch des Moduls über grundlegende Kenntnisse des Programmierens und der Datenverarbeitung im Allgemeinen, im Speziellen die Nutzung von MATLAB. Es wird Wert auf die Vermittlung von Selbstständigkeit und den kompetenten Umgang mit Fehlermeldungen gelegt, sowie auf nachhaltige Strukturierung des Programmcodes.

Lehrinhalte

Im Kurs wird sowohl theoretisch als auch praktisch das Folgende gelehrt: - Die Programmiersprache MATLAB und deren Benutzeroberfläche - Variablen, if-else-Abfragen, for- & while-Schleifen - Nutzung von Vektoren, Matrizen und Structures mit grundlegender Mathematik - Speichern und laden von Daten - Erstellen von Skripten und Funktionen - Clean Code, sinnvolle Variablenbenennungen, Kommentare und Hilfefunktionen, häufige Fehler und Probleme beim Programmieren - Fehlermeldungen und deren Interpretation, Fehlersuche, Debugging - Datenvisualisierung in 2D und 3D - Grundkonzepte von Machine Learning, Supervised Learning (Klassifizierung) vs. Unsupervised Learning (Clustering)

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Data Science for Human FactorsIVWiSede, en4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Science for Human Factors (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Hausarbeit1.068.0h68.0h
Präsenzzeit14.06.0h84.0h
Vor-/Nachbereitung14.02.0h28.0h
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

Es handelt sich um eine integrierte Veranstaltung, bei der zunächst das Thema der Woche eingeführt und dann praktisch bearbeitet wird. Es gibt wöchentlich ein Übungsaufgabenblatt zu bearbeiten, wobei in Zwierteams gearbeitet werden sollte. Final gibt es einzeln eine Hausarbeit zu bearbeiten. Falls das Modul unbenotet belegt wird (im Rahmen der Wahlpflichtfächer), ist es möglich, mit einer guten Leistung in den Übungsblättern alleine zu bestehen. Die Studierenden müssen außerdem über einen PC mit einer aktuellen MATLAB Version verfügen, die TU Berlin stellt dies kostenlos zur Verfügung. Da in Zweierteams gearbeitet werden kann, ist es erlaubt, dass pro Team nur ein PC mit MATLAB zur Verfügung steht.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Es werden keine speziellen Vorkenntnisse benötigt. Die Veranstaltung zielt darauf ab, MATLAB von Grund auf vorzustellen.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
Hausarbeit40praktischKeine Angabe
Wöchentliche Übungsblätter60praktischKeine Angabe

Notenschlüssel

Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Portfolioprüfung bestehend aus einer Hausarbeit (40% gewichtet) sowie wöchentlichen benoteten Übungsblättern (60% gewichtet). Notenschlüssel: Mind. Punktzahl Note 95: 1,0 90: 1,3 85: 1,7 80: 2,0 75: 2,3 70: 2,7 65: 3,0 60: 3,3 55: 3,7 50: 4,0 -> bestanden <50: 5,0

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

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Gemäß den Bestimmungen für Portfolioprüfungen laut Prüfungsordnung. Für Human Factors Studierende ist eine Anmeldung als unbenotetes Modul möglich. Die Studierenden müssen außerdem über einen PC mit einer aktuellen MATLAB Version verfügen, die TU Berlin stellt dies kostenlos zur Verfügung. Da in Zweierteams gearbeitet werden kann, ist es erlaubt, dass pro Team nur ein PC mit MATLAB zur Verfügung steht.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
Vorlesungsfolien und weiterführende Informationen in ISIS (VL + Skripte, Übungsblätter);

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe