Hauptinhalt

English translation

CS 543 — Statistische Bioinformatik
(engl. Statistical Bioinformatics)

Niveaustufe, VerpflichtungsgradVertiefungsmodul, 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: 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 oder Klausur
Sprache,
Benotung
Deutsch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik.
Exportfach, UrsprungInformatik, M.Sc. Informatik / Vertiefungsbereich Informatik
Dauer des Moduls,
Häufigkeit
Ein Semester,
I.d.R. in jedem Sommersemester
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Dominik Heider

Inhalt

Ausgewählte Themen aus der statistischen Bioinformatik, die für Berechnungen im naturwissenschaftlichen Bereich erforderlich sind, 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 statischen Lernens (z.B. Random Forests). Die Methoden werden in der Vorlesung vorgestellt. Im Rahmen der Übung wird ihre Anwendung an konkreten Fallbeispielen eingeübt. Im Praktikum wird eigenständig ein Projekt mit Hilfe der vorgestellten Methoden bearbeitet.


Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen die wichtigsten Methoden aus der statistischen Bioinformatik, 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 Einführung in die Bioinformatik sowie Grundlagen der Statistik vermittelt 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 2020/21 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:

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.