Universität Wien

250011 PS Statistik und Data Science (2025S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Tauböck , Moodle
Mi 25.06. 09:45-11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
2 Tauböck , Moodle
Mo 23.06. 09:45-11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
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 Mittwoch, 05.03.2025, 09:45 - 11:15 (1. Termin)

  • Mittwoch 05.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 19.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 26.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 02.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 09.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 30.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 07.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 14.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 21.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 28.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 04.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 11.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 18.06. 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

Der 1. Termin am Montag, 03.03.2025, 09:45 - 11:15 findet NICHT statt.
Vorbesprechung dann am Montag, 10.03.2025, 09:45 - 11:15 (2. Termin).

  • Montag 03.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 10.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 17.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 24.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 31.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 07.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 28.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 05.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 12.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 19.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 26.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 02.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 16.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 30.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Das Proseminar dient dazu, den Stoff der VO 250009 Statistik und Data Science, zu üben, zu festigen und zu vertiefen.

Inhalte: Einführung in die mathematische Statistik, sowie in Methoden der Datenwissenschaften

Aus folgenden Bereichen werden Themen behandelt:
Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, multilineare
Regression, principal-component analysis, diskrete Fouriertransformation,
Filterung, Randomisierung, Graphen, Netzwerke und Clustering, sowie weitere
vertiefende Inhalte.

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.

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: Fr 28.02.2025 15:26