Hauptseminar Data Analytics

60 Präsenzstunden Hauptseminar, 120 Stunden Vor-/Nachbereitung inklusive Erstellung der Präsentation oder der Modularbeit

Lernziele

Die Studierenden

• sind in der Lage zu eigenständigem wissenschaftlichem Arbeiten anhand eines Themas, das die Möglichkeit zur Vertiefung in einem Teilbereich bietet.

• durchdringen fachlich ein Thema mit Analyse und Evaluierung der prinzipiellen Zusammenhänge.

Fach- und Methodenkompetenzen

Die Studierenden

• erwerben Methodenkompetenz beim selbständigen Erarbeiten von neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen.
• eignen sich Fähigkeiten zur ansprechenden und verständlichen mündlichen und schriftlichen Präsentation der erarbeiteten Erkenntnisse an.

Überfachliche Kompetenzen

Die Studierenden

• können im Team erfolgreich Lösungen für ein gemeinsames Thema erarbeiten, ein konstruktives Feedback geben und Kritik entgegennehmen (Kritikfähigkeit).
• lernen, eine systematische Literaturrecherche und ein Literaturstudium vorzunehmen.

Selbstständige Erarbeitung einer aktuellen Problemstellung aus den Wissenschaftsgebieten der Datenanalyse, der Stochastik oder des Maschinellen Lernens unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden. Anfertigung einer schriftlichen Seminararbeit sowie deren Präsentation im Rahmen eines Vortrags.

Tafel, Beamer, selbstgesteuertes Lernen ggf. in Kleingruppen, Literaturstudium, praktische Umsetzungen in z.B. Python/jupyter, Matlab, Mathematica, C++

Spezialliteratur: wird im Rahmen des Hauptseminars festgelegt.

Allgemein:

• The Science of Scientific Writing, George D. Gopen and Judith A. Swan, American Scientist, aktuelle Ausgabe.
• Mathematical Writing, Donald E. Knuth et al., MAA Notes, The Mathematical Association of America, aktuelle Ausgabe.