Universität Wien
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250011 PS Statistics and Data Science (2024S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
Continuous assessment of course work

Summary

1 Tauböck , Moodle
2 Tauböck , Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Registration information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Vorbesprechung am Dienstag, 05.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Dienstag, 19.03.2024.

  • Tuesday 05.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 19.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 09.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 16.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 23.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 30.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 07.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 14.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 21.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 28.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 04.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 11.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 18.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 25.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Group 2

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Vorbesprechung am Mittwoch, 06.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Mittwoch, 13.03.2024.

  • Wednesday 06.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 13.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 20.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 10.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 17.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 24.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 08.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 15.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 22.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 29.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 05.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 12.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 19.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 26.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

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.

Assessment and permitted materials

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.

Minimum requirements and assessment criteria

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.

Examination topics

Die Aufgaben werden rechtzeitig vor den einzelnen Terminen auf Moodle abrufbar sein und orientieren sich an den Inhalten der parallelen VO.

Reading list

Siehe Literaturliste zur VO.

Association in the course directory

SDS

Last modified: We 31.07.2024 12:06