Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040212 UK Einführung in SQL für Data Science (2021S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
DIGITAL
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 11.02.2021 09:00 bis Mo 22.02.2021 12:00
- Anmeldung von Do 25.02.2021 09:00 bis Fr 26.02.2021 12:00
- Abmeldung bis Mi 31.03.2021 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 02.03. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 09.03. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 16.03. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 23.03. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 13.04. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 20.04. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 27.04. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 04.05. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 11.05. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 18.05. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 01.06. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 08.06. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 15.06. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 22.06. 18:30 - 20:00 Digital
- Dienstag 29.06. 18:30 - 20:00 Digital
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Vortrag, Beispiele, Aufgabenblätter, Ausarbeitungen der Studierenden, Feedback-Kommentare, Endtest
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- 6 Aufgabenblätter (zu je 10 Punkten, davon >50% notwendig)
- Aufgabenausarbeitung/-diskussion (10 Punkte)
- 2 Feedback-Kommentare (zu je 2 Punkten)
- Endtest (26 Punkte, davon >40% notwendig)
- Aufgabenausarbeitung/-diskussion (10 Punkte)
- 2 Feedback-Kommentare (zu je 2 Punkten)
- Endtest (26 Punkte, davon >40% notwendig)
Prüfungsstoff
Alle Inhalte der LV (siehe Moodle ab Kurseröffnung)Die Vorbesprechung findet als Online-Livestream am 02.03.2021 ab 18:30 statt (siehe Abschnitt "Vorbesprechung").
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12
- Verwendung von SQL in R und in PythonEmpfehlenswerte Vorkenntnisse: UK Statistisches Programmieren