Analysis 1 für Data Science
Die Lehrveranstaltung vermittelt die mathematisch-analytischen Grundlagen für den Bachelor-Studiengang Data Science.
Behandelte Themengebiete:
- Logik und Mengenlehre
- Stellenwertsysteme
- Grundlagen der Algebra und Analysis
- Funktionen einer Variablen
- Folgen und Reihen
- Differenzialrechnung
- Integralrechnung
Lehrende: Prof. Dr. Stefan Glasauer, Dr. Hadwig Sternschulte
- Dozent/in: Stefan Glasauer
- Dozent/in: Hadwig Sternschulte
Grundlagen der Informatik
Zu Beginn der Vorlesung gibt es eine Einführung in die Programmiersprache Python. Die theoretischen Themenbereiche, beispielsweise Laufzeiten von Such- und Sortieralgorithmen, werden immer auch anhand konkreter Implementierungen ausprobiert und besprochen.
Lehrender: Prof. Dr. Sebastian Scholtes
Leistungsnachweis: schriftliche Prüfung
Zeiten:
- Mi 09:50 - 11:20 (Vorlesung)
- Mi 08:00 - 09:30 (betreutes Programmieren)
- Do 11:40 - 13:10 (Übung)
- Dozent/in: Sebastian Scholtes
- Dozent/in: Daniele Crivaro
- Dozent/in: Eva Lermer
- Dozent/in: Jaydeep Chauhan
- Dozent/in: Aanchal Rajesh Chugh
- Dozent/in: Caroline Justen
Präsenztermine (Montag 14.00 - 17.00 Uhr, U3.14)
- 13.10.2025 Wissenschaftstheorie, Aussagenlogik, Argumentations- und Beweistechniken
- 20.10.2025 Bonustest Aussagenlogik, Einführung in wiss. Arbeiten, Wissenschaftliche Dokumente mit Quarto
- 03.11.2025 Workshop
- 01.12.2025 Präsentationen
- (08.12.2025 optional Präsentationen)
Weitere wichtige Termine (Frist jeweils 23.59 Uhr)
- 19.10.2025 Anmeldung in Moodle-Kurs (für Gruppeneinteilung)
- 02.11.2025 Abgabe des Gruppenthemas
- 30.11.2025 Abgabe der Präsentationsfolien (Alle Gruppen, auch die mit evtl. 2. Präentationstermin)
- 19.12.2024 Abgabe der Studienarbeit
- Dozent/in: Stefan Etschberger