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CS 544 — Data Science in Biomedizin
(engl. Data Science in Biomedicine)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS),
180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 6 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur
Sprache,
Benotung		 Englisch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Data Science.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Regelmäßig alle 2 Semester
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Dominik Heider

Inhalt

Ausgewählte Themen aus dem Bereich Data Science für die Anwendung in der Biomedizin, insbesondere aus dem Bereich der biologischen Datenverarbeitung (z.B. Alignments, Kodierung), sowie Methoden aus den Bereichen der Statistik (z.B. statistische Tests, Evaluation) und des sta-tischen Lernens (z.B. Random Forests). Die Methoden werden in der Vorlesung vorgestellt. Im Rahmen der Übung wird ihre Anwendung an konkreten Fallbeispielen eingeübt.


Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen die wichtigsten Methoden aus dem Bereich Biomedical Data Science, die für Berechnungen im naturwissenschaftlichen Bereich erforderlich sind. Sie haben diese Methoden verstanden und sind in der Lage, für konkrete Fallbeispiele geeignete Verfahren auszuwählen, durchzuführen und zu implementieren.


Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Modulen Maschinelles Lernen sowie entweder Grundlagen der Statistik oder Elementare Stochastik vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem M.Sc. Data Science.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Data Science
  • B.Sc. Informatik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Wirtschaftsinformatik

Im Studiengang M.Sc. Wirtschaftsinformatik kann das Modul im Studienbereich Informatik und Mathematik Wahlpflichtmodule absolviert werden.


Literatur

  • Witten, Frank und Hall: Data Mining, Morgan Kaufmann
  • Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

  • WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2018 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2018/19 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2019/20 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2020/21 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2021 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2021/22 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2022/23 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2023/24

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.