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IT Analyst - Bachelor of Science (ITA18-B)

Modulbeschreibung — PO 2018   Print Curriculum

 Datenanalyse mit R
Modulnummer : Semester : 8 Umfang : 5 CP
Kurzzeichen : Dauer : 1 Semester Arbeitsaufwand : 150 h 
    Häufigkeit : Modulniveau : Bachelor
Kompetenzen/Lernziele :

Die TeilnehmerInnen kennen und beherrschen die grundlegenden Konzepte und Methoden der Datananalyse und des statistischen Lernens. Sie können die Verfahren zur Klassifikation, Modellbildung und zur Vorhersage auf der Basis großer Datensätze nachvollzienen und selbstständig auf Beispiele anwenden.

Die TeilnehmerInnen erlernen das in der Praxis eingesetzte Werkzeug R und können die betrachteten Verfahren und Vorgehensweisen mit dieser Software realisieren.

Lehrformen/Lernmethode :

Einführende Vorlesung mit praktischen Übungen, Leseanleitungen, in elektronischer Form bereitgestellte Studientexte mit Übungsaufgaben zur Selbstkontrolle, schriftliche Aufgaben mit Abgabe und Korrektur.

Die Bereitstellung der Studientexte, die Einreichung der bearbeiteten Aufgaben und die Onlinebetreuung erfolgen über die vom VCRP bereitgestellte E-Learning Plattform (E-Mail, Foren, Wiki, virtuelles Klassenzimmer, etc.)

Eingangsvoraussetzungen : Keine
Auch verwendbar in Studiengang : ---
Modulgruppe : Wahlpflichtfächer
Prüfungs-/Leistungsart : Prüfungsleistung
Modulprüfung :
Prüfungsform Prüfungsnr
schriftlich
Gesamtprüfungsanteil : 3,0%
zugehörige Veranstaltungen :
8. Semester - Datenanalyse mit R |  Umfang:  5 CP
Modulverantwortlich :
Prof. Dr. Manfred BrillLink zu Details zur Person

Veranstaltungen zu Modul "Datenanalyse mit R"

 Datenanalyse mit R
Veranstaltungsnr : Semester : 8 Umfang : 5 CP
Kurzzeichen :    Häufigkeit :
Inhalt :
  • Statistisches Lernen
  • Überwachtes und nicht-überwachtes Lernen
  • Lineare Modelle
  • Logistische Regression
  • Diskrimanzanalyse
  • Cluster-Algorithmen
  • Umsetzung und Anwenden der Verfahren in R
Empfohlene Literatur :
 
Hinweise zu Literatur/Studienbehelfe :
  • Daniel Wollschläger: Grundlagen der Datenanalyse mit R: eine anwendungsorientierte Einführung, Sprinter, 201,EBook-ISBN: 9783642258008.
  • James, Witten, Hastie, Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, 2013
  • Backhaus, Erichson, Plinke, Weiber: Multivariate Analysemethoden, 13. Auflage, Springer, 2010.
Lehrsprache : Deutsch
Auch verwendbar in Studiengang : ---
Details zum Arbeitsaufwand :

150 Stunden insgesamt, davon:

16 Stunden Anwesenheit in Präsenzphase

24 Stunden Online Studium

90 Stunden Selbststudium und Bearbeitung von Übungsaufgaben

20 Stunden Wiederholung und Prüfungsvorbereitung

Dozent/in :
Prof. Dr. Manfred BrillLink zu Details zur Person