inf966 - Foundations of STS Eng.: Statistics and Programming

inf966 - Foundations of STS Eng.: Statistics and Programming

Department für Informatik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2021/2022 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 2.01.966 - Foundations of STS Eng.: Statistics and Programming Lehrende anzeigen
    • Dr. Fabian Otto-Sobotka
    • Alexander Seipp

    Montag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 18.10.2021)
    Dienstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 19.10.2021)
    Termine am Mittwoch, 23.02.2022 - Freitag, 25.02.2022, Freitag, 08.04.2022 09:30 - 12:30, Montag, 11.04.2022 14:00 - 17:45, Dienstag, 12 ...(mehr)
Übung
  • Kein Zugang 2.01.966 - Foundations of STS Eng.: Statistics and Programming Lehrende anzeigen
    • Dr. Fabian Otto-Sobotka
    • Alexander Seipp

    Montag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 18.10.2021)
    Dienstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 19.10.2021)
    Termine am Mittwoch, 23.02.2022 - Freitag, 25.02.2022, Freitag, 08.04.2022 09:30 - 12:30, Montag, 11.04.2022 14:00 - 17:45, Dienstag, 12 ...(mehr)
Hinweise zum Modul
Teilnahmevoraussetzungen
Keine Teilnehmervoraussetzungen
Prüfungszeiten
Am Ende der Vorlesungszeit
Prüfungsleistung Modul
Klausur oder mündliche Prüfung
Kompetenzziele
Fachkompetenzen:
Die Studierenden
  • lernen Statistische Datenauswertungen mittels Programmierung zu planen, zu programmieren und zu interpretieren.
Methodenkompetenzen:
Die Studierenden:
  • verstehen die wichtigsten statistischen Methoden und deren praktischen Einsatz durch Anwendung
  • können statistische Methoden hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Grenzen bewerten
  • lernen den Einsatz von Statistiksoftware in Anwendungsszenarien
  • können Programme mittels einer Programmiersprache implementieren
  • wissen, wie man statistische Datenanalysen programmiert
Soziale Kompetenzen:
Die Studierenden
  • sammeln Erfahrungen im interdisziplinären Arbeiten.
Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • sammeln Erfahrungen in Verfolgung von Zielen: Denken, Problemlösen und Handeln
  • erlernen Fähigkeiten bei der Analyse und Bewertung der Auswirkungen und Relevanz von Datensätzen für spezifische Forschungsfragen

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