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Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2022/23 und möglicherweise veraltet. Es konnte kein aktuelles Äquivalent gefunden werden.
Mathematische Datenanalyse
(engl. Mathematical Data Analysis)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Aufbaumodul, Wahlpflichtmodul |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS), 270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
9 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung |
Sprache, Benotung |
Deutsch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Data Science. |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Regelmäßig im Wechsel mit anderen Vertiefungsmodulen |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. István Heckenberger |
Inhalt
- Darstellung von Problemen zur Auswertung großer Datenmengen,
- Modellierung der Aufgaben in Form von Matrixgleichungen,
- Mathematische und algorithmische Methoden zur Matrixfaktorisierung,
- Spezielle Algorithmen unter Positivität und bei dünner Besetzung der Matrizen,
- Tensorfaktorisierung
Qualifikationsziele
Die Studierenden sollen
- Methoden zur Untersuchung von großen Datenmengen kennenlernen,
- den mathematischen Hintergrund der angewendeten Algorithmen verstehen,
- lernen, Techniken aus der Mathematik und der Informatik zu kombinieren,
- in den Tutorien ihre mündliche Kommunikationsfähigkeit durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum und bei der Diskussion verbessern.
Voraussetzungen
Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen Grundlagen der linearen Algebra und Objektorientierte Programmierung vermittelt werden.
Verwendbarkeit
Importmodul aus dem B.Sc. Data Science.
Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Informatik
- B.Sc. Mathematik
- B.Sc. Wirtschaftsmathematik
- M.Sc. Informatik
- M.Sc. Mathematik
- M.Sc. Wirtschaftsmathematik
Im Studiengang B.Sc. Informatik kann das Modul im Studienbereich Nebenfach Mathematik absolviert werden.
Literatur
- Cichocki u.a.: Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2022/23 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
- SoSe 2018
- WiSe 2018/19
- WiSe 2019/20
- WiSe 2020/21
- SoSe 2021
- WiSe 2021/22
- WiSe 2022/23
- WiSe 2023/24 (kein Äquivalent)
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.