052113 VU Software Tools for Computational and Data Science (2022S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Diese Lehrveranstaltung ist äquivalent zur VU "Software Tools and Libraries for Scientific Computing"
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.02.2022 09:00 bis Do 24.02.2022 10:00
- Abmeldung bis Mo 14.03.2022 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
02.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
07.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
09.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
14.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
16.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
21.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
23.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
28.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
30.03.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
04.04.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
06.04.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
25.04.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
27.04.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
02.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
04.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
09.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
11.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
16.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
18.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
23.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
25.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
30.05.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
01.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
08.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
13.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
15.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
20.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
22.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
27.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
29.06.
18:30 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
We discuss software tools for computational and data science including their foundational numerical algorithms. The students get familiar with using important computational software like BLAS, LAPACK, MLPACK, GNU Octave, MPFR, and PETSc. Computational results are evaluated to ensure good performance. Hands-on experience is strengthened by in-depth discussions.The students are expected to have good general programming skills, basic familiarity with programming in C (other languages upon request), and experience in using GNU/Linux and Bash. The course builds upon the contents of the modules "Introduction to Numerical Computing" (NUM) and "Combinatorial and Numerical Algorithms" (CNA).
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The grading will be based on homeworks, two written exams (closed book), and two small projects. The projects shall be chosen with respect to the discussed topics.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Presence is mandatory during the entire course. Each part (homework and projects with oral discussion on the computer, written exam) needs a score of at least 50%; grading (20% homework, 40% exams, 40%project): <50%=5, 50% up to 62.5%=4, up to 75%=3, up to 87,5%=2, 87,5% or better=1.
Prüfungsstoff
All topics of the lectures will be relevant for the exams.
Literatur
The lectures are accompanied by slides which point to additional relevant literature (supplied in the course). Textbooks etc. are not required.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: STL
Letzte Änderung: Di 01.03.2022 18:48