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Numerische Methoden für Data Science

Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen (“Big Data”) speichern und analysieren zu können. Dies ist entscheidend, um sie für weitere Prozesse zu verwenden. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten.

In diesem Modul werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.

Präsenztermine:
  • Samstag, 09. November 2024, 9:00 – 17:00 Uhr
  • Samstag, 07. Dezember 2024, 9:00 – 17:00 Uhr
  • Samstag, 11. Januar 2025, 9:00 – 17:00 Uhr
  • Samstag, 08. Februar 2025, 9:00 – 17:00 Uhr
Klausur:
  • Samstag, 22. Februar 2025
Zertifikat
 (6 ECTS)
Informatik und Mathematik
Blended Learning mit Präsenzphasen
Angebotszeitraum:  Wintersemester
Anmeldefrist: 15.09.2024
Anbieter: Universität Ulm
Veranstaltungsort: Universität Ulm
Gebühr im Kontaktstudium: 1920
Gebühr nach Immatrikulation: 1800

Sprache: deutsch

Inhalte des Moduls

  • Numerische Lineare Algebra für Big Data-Anwendungen: Lösung linearer Gleichungssysteme, Singulärwertzerlegung
  • Numerische Lösung hochdimensionaler nichtlinearer Gleichungssysteme
  • Numerische Verfahren für Kalibrierungsprobleme
  • Numerische Verfahren für restringierte und unrestingierte Optimierung
  • Standard-Software für derartige Problemstellungen

(90 LP/ECTS) — Berufsbegleitendes Weiterbildungsstudium, 10500 €

(90 LP/ECTS) — Berufsbegleitendes Weiterbildungsstudium, 18480 €

(30 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen

Fragen zum Angebot? Schreiben Sie uns!

Ansprechperson

Ralf Boenke

Studiengangkoordinator Aktuarwissenschaften und Business Analytics und Kurskoordinator Zertifikatskurse

ralf.boenke@uni-ulm.de

Dozierende

Prof. Dr. Karsten Urban

Direktor des Instituts für numerische Mathematik der Universität Ulm

Prof. Dr. Stefan Funken

Universität Ulm, Institut für Numerische Mathematik

Zielgruppe

Für den Zugang zu den Modulen des Studiengangs Business Analytics benötigen Bewerberinnen und Bewerber einen ersten Hochschulabschluss, z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen etc. in den Studiengängen Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder einen als gleichwertig anerkannten Abschluss.

Lernsetting

Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium steht ein ausführliches Skript zur Verfügung. Die zentralen Inhalte und zugehörige Beispiele werden zudem in kurzen Videos erläutert. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitende Studierende aufbereitet.

Um die vermittelten Inhalte zu festigen, werden in regelmäßigen Abständen Übungsblätter veröffentlicht, deren Lösungen von den Studierenden und dem Mentor gemeinsam zu den Präsenzterminen vorgestellt werden.

Der Mentor des Moduls wird in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden anbieten, die die Studierenden bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Studierenden untereinander bereit.

Voraussetzungen

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss.

(30 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen

(90 LP/ECTS) — Berufsbegleitendes Weiterbildungsstudium, 18480 €

Verantwortliche Durchführung

Universität Ulm

Die School of Advanced Professional Studies (SAPS) ist Ihr Ansprechpartner für Ihre berufsbegleitende wissenschaftliche Weiterbildung an der Universität Ulm. Wir bieten berufsbegleitende Master-Studiengänge als Weiterqualifizierung und einzelne Module der Master-Studiengänge als Zertifikatskurse für eine Vertiefung in einem Fachbereich an.

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