Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
053640 SE Master's Seminar (2023S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 13.02.2023 09:00 bis Do 23.02.2023 09:00
- Abmeldung bis Di 14.03.2023 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
- Torsten Möller
- Moritz Grosse-Wentrup
- Laura Koesten
- Franz König
- Philipp Christian Petersen
- Martin Posch
- Thomas Rattei
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
The first meeting will be in Sensengasse 6, 2.OG.
- Donnerstag 16.03. 10:00 - 10:45 Ort in u:find Details (Vorbesprechung)
- Dienstag 18.04. 09:00 - 11:30 Seminarraum 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The aim is to conduct a data-driven project in the field of Data Science. Based on the experience gained during the implementation of the project students should learn to carry out Data Science projects on their own. The aim is also to combine previously acquired knowledge from the various courses during the study.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
A detailed specification of the requirements, as well as a guide and notes on the implementation of the project will be announced at the beginning of the course together with the assignment of the project topics.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prerequisites for the Masterseminar are the successful completion of:
- Introduction to Machine Learning
- Statistics for Data Science
- Mathematics for Data Science
- Optimization methods for Data Science
- Mining Massive Data
- Visual and Exploratory Analysis
- Doing Data Science
- Ethical and Legal Issues
- Data Analysis Project and Seminar
- Introduction to Machine Learning
- Statistics for Data Science
- Mathematics for Data Science
- Optimization methods for Data Science
- Mining Massive Data
- Visual and Exploratory Analysis
- Doing Data Science
- Ethical and Legal Issues
- Data Analysis Project and Seminar
Prüfungsstoff
The goal is to make progress in your master thesis. You will be judged by the milestones you and your supervisor will agree upon.
Literatur
Literature and further details are announced by the supervisor in the course.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:27