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Algorithmik & Statistik für Data Science 2

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die AbsolventInnen kennen die Funktionsweise weiterführender Algorithmen für Data Science und verstehen die statistischen Konzepte hinter den Algorithmen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, für gegebene Problemstellungen geeignete Algorithmen zu selektieren. Zusätzlich dazu kennen sie die von den Algorithmen benötigten Datenstrukturen, Laufzeitspezifika und Komplexitätsklassen.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Algorithmik & Statistik für Data Science 1

Lehrinhalte

Den Studierenden lernen weiterführende Algorithmen und die zugrundeliegenden statistischen Verfahren kennen.

Es sollen folgende Gruppen von Algorithmen besprochen werden:
- Neuronale Netzwerke
- Support Vector Machines
- Reinforced Learning
- Genetic Algorithms
- Representation Learning
- Deep Learning (RNN, CNN usw.)
- Regelbaisertes Lernen

Aus den jeweiligen Gruppen werden einzelne Algorithmen präsentiert bzw. in Gruppenarbeiten von den Studierenden erarbeitet.

empfohlene Fachliteratur

- Akerkar, R.; Sajja, P.S. (2016) Intelligent Techniques for Data Science. 1. Auflage, Springer, Berlin (ISBN: 978-3-319-29205-2).
- Bramer, M. (2017) Principles of Data Mining: undergraduate topics in computer science. 2. Auflage, Springer, London (ISBN: 978-4471-4884-5).
- Caffo, B. (2016) Statistical inference for data science. 1. Auflage, Leanpub, Victoria.
- Mahmood, Z. (2016) Data Science and Big Data Computing: Frameworks and Methodologies. 1. Auflage, Springer, Berlin (ISBN: 978-3319318592).
- Steele, B.; Chandler, J.; Reddy, S. (2016) Algorithms for Data Science. 1. Auflage, Springer, Berlin (ISBN: 978-3319457956).
- Witten, I.; Frank, E.; Hall, M.; Pal, C. (2016) Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 4. Auflage, Morgan Kaufmann, Burlington (ISBN: 978-0128042915).

Bewertungsmethoden und -kriterien

Abschlussklausur oder Seminararbeit

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

3

geplante Lehr- und Lernmethoden

Vortrag mit Diskussion
Interaktiver Workshop

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

2

Semester-Wochen-Stunden (SWS)

2

Name des/der Vortragenden

N.A.

Studienjahr

1

empfohlene optionale Programmeinheiten

N.A.

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

THAL.3

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

ILV

Art der Lehrveranstaltung

Präsenzveranstaltung

Praktikum/Praktika

N.A.