Durch die stetig zunehmende Verbreitung und Leistungsfähigkeit moderner Informations- und Kommunikationstechnologien stehen uns mit ständig wachsender Geschwindigkeit mehr digitale Informationen und Daten zur Verfügung als je zuvor. Aus diesen gigantischen Datenmengen wichtige Informationen zuverlässig abzuleiten und leicht verständlich darzustellen, ist eine der zentralen Herausforderung der technologischen Moderne. Ein interdisziplinärer Ansatz zur Bewältigung dieser Aufgabe formiert sich unter dem Begriff „Data Science“. Der Ansatz vereint Herangehensweisen und Methoden aus den Bereichen Machine Learning, Mathematik, Schätztheorie, Visualisierung und Mustererkennung. Im Rahmen dieses Seminars sollen die in der Data Science verwendeten Konzepte und Methoden insbesondere im Kontext der Schätztheorie vorgestellt und an konkreten Anwendungsbeispielen dargestellt werden.

Das Seminar richtet sich an Master-Studierende Informatik und Bachelor-Studierende Informationswirtschaft.

Geforderte Leistungen

Für eine erfolgreiche Teilnahme müssen folgende Leistungen erbracht werden:

• Vortrag von 15 Minuten mit anschließender Diskussion
• Schriftliche Ausarbeitung (5 Seiten, mit LaTeX im 2-spaltigen Format)
• Anwesenheit bei allen Veranstaltungen

Anrechenbarkeit

Im Masterstudiengang Informatik und Bachelorstudiengang Informationswirtschaft wird die erbrachte Leistung mit 3 LP angerechnet.

Einführungsveranstaltung

Bei dieser Veranstaltung wird der weitere Ablauf des Seminars vorgestellt und Hinweise für die Ausarbeitung sowie die Erstellung eines wissenschaftlichen Vortrags gegeben.

Abschlussveranstaltung

Der Termin für die Abschlussveranstaltung wird noch bekanntgegeben.

Ansprechpartner / Anmeldung

Die Anmeldung für dieses Semester ist bereits abgeschlossen. Bei Fragen und Problemen zur Organisation bitte eine E-Mail schreben an Susanne.Radtke∂kit.edu.