--- Angabe der Prüfungsordnung (ohne Angabe: PO 2011) *** PO 2017 *** ------------------------------------------------------------------ --- --- Vorlage für Modulbeschreibungen --- --- Version: 2.0 --- --- Allgemeine Hinweise: --- --- - Kommentare beginnen mit --- und werden komplett ignoriert --- --- - Wichtige Schfüsselwörter beginnen mit *** und dürfen nicht --- verändert oder gelöscht werden!!! --- --- - Die Eingaben müssen immer in den leeren Zeilen nach *** erfolgen. --- --- - Für einen Zeilenumbruch muss eine Leerzeile eingegeben werden. --- ------------------------------------------------------------------ *** Studiengang und Semester --- für Studiengang nur Kürzel verwenden: BaE, BaEP, BaI, BaMT oder MaII --- Folgende Stuiengänge sind möglich: --- --- BaBTBI : Bachelor Biotechnologie/Bioinformatik --- BaCTUT : Bachelor Chemietechnik/Umwelttechnik --- BaE : Bachelor Elektrotechnik --- BaEE : Bachelor Energieeffizienz --- BaEP : Bachelor Elektrotechnik im Praxisverbund --- BaI : Bachelor Informatik --- BaIBS : Bachelor Industrial Business Systems --- BaIBSE : Bachelor Industrial Business Systems --- BaLT : Bachelor Lasertechnik/Photonik --- BaMD : Bachelor Maschinenbau und Design --- BaMDP : Bachelor Maschinenbau und Design (Praxisverbund) --- BaMT : Bachelor Medientechnik --- MaALS : Master Applied Life Science --- MaII : Master Industrial Informatics --- MaMb : Master Maschinenbau --- MaTM : Master International Technical Management --- MaTMeng: Master International Technical Management (eng) --- --- Das Semester wird davor geschrieben, auch Semesterbereiche möglich --- Wenn das Modul in mehreren Studiengängen verwendet wird, werden diese --- durch Komma getrennt aufgeführt. --- --- Beispiel: 2BaI, 2-3BaE, 5BaMT 2MaII *** Modulbezeichnung --- Name laut Modulliste verwenden Analytics & Mathematics *** Art --- nur Alternativen: Pflichtfach, Wahlpflichtfach --- --- Beispiele: --- Pflichtfach --- Wahlpflichtfach --- Pflichtfach Vertiefung Technische Informatik Pflichtfach *** ECTS-Punkte --- nur Zahl angeben --- Beispiele: --- 5 --- 7,5 5 *** Studentische Arbeitsbelastung --- Angabe als x Stunden Kontaktzeit und y Stunden Selbststudium --- Format: x, y --- bei 2V+2P: 70, 80 --- bei 3V+1P: 70, 80 --- bei 4V+0P: 70, 80 --- bei 4V+2P: 105, 120 60, 90 *** Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung) --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 Mathe 1, 2, 3 *** Empfohlene Voraussetzungen --- zusätzliche Module, die nicht in Prüfungsordnung als Voraussetzung stehen --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 *** Pruefungsform und -dauer --- Alternativen: --- Klausur 1,5 h --- Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung --- Mündliche Prüfung --- Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen --- Mündliche Präsentation und schriftliche Dokumentation Klausur 1,5 h oder mündliche Prüfung *** Lehrmethoden und Lernmethoden --- Alternativen: Vorlesung, Praktikum, Seminar, Studentische Arbeit --- Falls Modul aus mehreren Veranstaltungen besteht, werden diese durch --- Komma getrennt aufgeführt. Vorlesung *** Modulverantwortlicher --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump J. Kittel *** Qualifikationsziele --- Fließtext eingeben --- siehe Vorgaben in der Dokumentation Die Studierenden sollen die numerischen Herausforderungen großer Datenmengen einschätzen und beurteilen können. Mit Hilfe einer Standard-Software sollen Sie ausgewählte Algorithmen für hochdimensionale Probleme analysieren, bewerten und anwenden können. Auf dieser Basis können sie (kommerzielle) Software-Pakete hinsichtlich deren Anwendbarkeit bewerten. Die Studierenden sollen Repräsentationsformen durch gerichtete und ungerichtete Graphen als Bayes-Netze kennenlernen. Sie *** Lehrinhalte --- Fließtext eingeben Die Bedeutung der Datenanalyse, insbesondere großer Datenmengen (Big Data), wächst in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft und Wirtschaft. Die Vorlesung behandelt Konzepte, Algorithmen und Technologien zur Analyse von großen Datenmengen. Es werden die numerischen Methoden zur Lösung von hochdimensionaler linearer und nichtlinearer Gleichungssysteme sowie Verfahren für Kalibrierungs- und Maximum-Likelihood-Probleme behandelt. *** Literatur --- Format: Heun, V.: Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2000. --- Mehrere Literaturangaben durch Leerzeilen trennen! ------------------------------------------------------------------ --- --- Hier beginnt die Aufzählung der einzelnen Lehrveranstaltungen --- des Moduls (z.B. Vorlesung und Praktikum). --- --- Falls mehrere Lehrveranstaltungen vorgesehen sind, bitte die --- entsprechenden Bereiche auskommentieren. --- ------------------------------------------------------------------ *** Titel der Lehrveranstaltung --- Beispiel: Praktikum Informationssysteme Analytics *** Dozent --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump E. Wings *** SWS --- Zahl angeben 1,5 *** Titel der Lehrveranstaltung Algorithmic Mathematics *** Dozent J. Kittel *** SWS 1,5