Universität Wien

053614 VU Statistics for Data Science (2022W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

There will be no course on 11.11.2022.

  • Freitag 07.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 14.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 21.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 28.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 04.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 11.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 18.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 25.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 02.12. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 09.12. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 16.12. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 13.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 20.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Freitag 27.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The goal of the course is to establish a thorough understanding of basic concepts and methods of statistical inference in the context of modern data science.

We will cover the following topics:
- Statistical inference vs. statistical learning
- Bootstrap and Jackknife methods
- Linear Models and High-dimensional data
- Statistical inference for network data
- Differential Privacy

This course is divided into lectures and lab/homework sessions.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Students have to solve homework problems and present their results in the lab session.
At the end of the semester students can choose the format of their final exam: a) oral final exam or b) take-home project.
In case a) you get 30 minutes of general questions about the course material. In case b) you have to do a 15 minutes discussion of your solutions with the lecturer.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Homework 60%
Final Exam 40%

At least half of the homework problems have to be solved in order to get a passing grade.

Prüfungsstoff

Option a)
The final exam will cover all the material that was discussed in lectures and homework sessions during the semester.

Option b)
The final project will require you to independently solve theoretical and applied statistics problems related to what we have learned in the course.

Literatur

Rice, J.A. (2007): “Mathematical Statistics and Data Analysis”, Duxbury.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Modul: SDS

Letzte Änderung: Mo 31.10.2022 13:28