040348 UK Statistical Learning & Analytics (MA) (2025S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mo 10.02.2025 09:00 bis Di 18.02.2025 12:00
Anmeldung von Mi 26.02.2025 09:00 bis Do 27.02.2025 12:00
Abmeldung bis Fr 14.03.2025 23:59

Details

max. 50 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Wenjie Tang

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 27.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 03.04. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 10.04. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 15.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 22.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 05.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 12.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 26.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This course aims to provide a holistic overview of the modern Statistical Learning toolbox. This course emphasizes on understanding the intuition behind the tools and not on deriving the underlying mathematics. We will make productive use of analytics tools available in Python. While the class focuses on simplified models, it aims to bridge the classroom knowledge and business applications. Topics will include linear regression, generalized linear regression, resampling methods, model selection, regularization, etc.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Class participation (Individual) 20%
Assignment (Group) 20%
In-class quiz (Individual) 40%
Final Project (Group) 20%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Requirements to successfully complete the class: at least 50% from the following four different types of required work

Class participation (Individual) 20%
Assignment (Group) 20%
In-class quiz (Individual) 40%
Final Project (Group) 20%

Prüfungsstoff

Class participation, assignment, in-class quiz, final project.

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 03.03.2025 15:25