Computerbasiertes statistisches Rechnen und stochastische Simulation II
Sommersemester 2018 - LV-Nr. 150 295
Wissenschaftliche Programmierung (Teil A):
Python und „Big Data“/Angewandtes statistisches und maschinelles Lernen
| Dozent | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Dr. N. Bissantz | Dienstags, 08.00 - 10.00 Uhr | NA 3/24 |
Beschreibung
In diesem Kurs
- lernen Sie Grundlagen und weiterführende Verfahren des statistischen/maschinellen Lernen kennen, die in Wissenschaft und Technik/Wirtschaft eine zunehmend dominierende Rolle einnehmen
- lernen Sie die Umsetzung statistischer, numerischer und allgemeiner Anwendung mit der sehr universalen Programmiersprache Python
- entwickeln Sie im Team eine Python-basierte App zur Auswertung eines komplexen Datensatzes mit Methoden des statistischen/maschinellen Lernens. Dabei lernen Sie auch Grundideen des Ablaufs eines Softwareprojekts im speziellen Fall einer quantitativen Anwendung kennen.
Hinweis: python ist frei verfügbar und wird von Grund auf eingeführt.
WICHTIG:
Teil A (Sommersemester) und Teil B (Wintersemester) der Veranstaltung über Wissenschaftliches Rechnen im digitalen Zeitalter können zusammen als Modul 5 bzw. 10 wie folgt angerechnet werden:
- Mit dem Modul können 10CP für Modul 5 des 1-Fach B.Sc.-Studiengangs Mathematik erworben werden, wenn sowohl Teil A als auch Teil B des Zyklus (siehe unten) erfolgreich abgeschlossen werden.
- Die Veranstaltungen des Moduls können für Modul 10 des 1-Fach B.Sc.-Studiengangs Mathematik in Verbindung mit Seminaren zur Stochastik, Statistik und theor. Informatik angerechnet werden.
Die Veranstaltungen können außerdem von 2-Fach B.A. Mathematik Studierenden als Seminar angerechnet werden.
Studierende anderer Studienfächer als Mathematik wenden sich bitte an den Dozenten für Rückfragen zur Belegung des Kurses. 15 Teilnehmerplätze (Anfragen per Email an nicolai.bissantz@rub.de).
Voraussetzungen
Die Veranstaltung eignet sich besonders nach dem Besuch der Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (EWS) oder später und kann vor oder nach Teil B (Wintersemester) besucht werden.
Literatur
Wird in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben.