250011 PS Statistik und Data Science (2024S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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VOR-ORT
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 01.02.2024 00:00 bis Mo 26.02.2024 23:59
- Abmeldung bis So 31.03.2024 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Vorbesprechung am Dienstag, 05.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Dienstag, 19.03.2024.
Dienstag
05.03.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
19.03.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
09.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
16.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
23.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
30.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
07.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
14.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
N
Dienstag
21.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
28.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
04.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
11.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
18.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
25.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Gruppe 2
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Vorbesprechung am Mittwoch, 06.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Mittwoch, 13.03.2024.
Mittwoch
06.03.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
13.03.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
20.03.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
10.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
17.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
24.04.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
08.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
15.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
N
Mittwoch
22.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
29.05.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
05.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
12.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
19.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
26.06.
09:45 - 11:15
Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Vorbereitung von Lösungen zu Aufgaben, welche rechtzeitig vor den einzelnen Terminen auf Moodle abrufbar sein werden. Ankreuzen der wöchentlich gelösten Aufgaben in Moodle und Präsentationen der Lösungen durch Studierende in der PS-Session.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Note basiert auf Kombination der Anzahl an Aufgaben, die insgesamt im Semesterverlauf angekreuzt wurden, und der Präsentationsleistungen/Mitarbeit. Positives Absolvieren der PS, falls folgende Kriterien (a) und (b) erfüllt werden:(a) Mindestens 60% der Aufgaben insgesamt im Semesterverlauf angekreuzt,
(b) mindestens 3 positive Präsentations-/Mitarbeitsleistungen.
(b) mindestens 3 positive Präsentations-/Mitarbeitsleistungen.
Prüfungsstoff
Die Aufgaben werden rechtzeitig vor den einzelnen Terminen auf Moodle abrufbar sein und orientieren sich an den Inhalten der parallelen VO.
Literatur
Siehe Literaturliste zur VO.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
SDS
Letzte Änderung: Mo 04.03.2024 14:26
Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, multilineare
Regression, principal-component analysis, diskrete Fouriertransformation,
Filterung, Randomisierung, Graphen, Netzwerke und Clustering, sowie weitere
vertiefende Inhalte.