Studienhandbuch | VU Data Science

Inhalt

^(*) Unfortunately this information is not available in english.

Workload	Education level	Study areas	Responsible person	Hours per week	Coordinating university
6 ECTS	R - Doctoral programme	Economics	Andreas Futschik	3 hpw	Johannes Kepler University Linz

Detailed information

Pre-requisites

^(*)keine

Original study plan

Doctoral programme PhD Program in Economics and Statistics 2025W

Learning Outcomes

Competences
^(*)Die Studierenden können aktuelle Modelle und Methoden aus Data Science benennen, unterscheiden und adaptieren sowie wissenschaftliche Publikationen, welche diese Modelle und Techniken verwenden, lesen und kritisch reflektieren. Die Studierenden sind in der Lage, Data Science Methoden sicher anzuwenden und selbständig auf eigene wissenschaftliche Fragestellungen zu übertragen.

Skills	Knowledge
^(*) Verstehen aktueller Entwicklungen in den Forschungsbereichen Kausalinferenz, Extremwerttheorie, hochdimensionale Inferenz, Hypothesentests in großem Maßstab, statistisches Lernen und Inferenz (k2) Anwendung modernster Methodik auf reale Datensätze (k3, k4, k5) Anpassung bestehender Methoden an neue Anwendungsbereiche (k6) Erörterung der Grenzen bestehender Methoden und Vorschläge zu deren Überwindung (k6)	^(*) Wissenschaftlicher Stand der Technik in einem der Bereiche: Kausalinferenz, Extremwerttheorie, hochdimensionale Inferenz, Hypothesentests in großem Maßstab, statistisches Lernen und Inferenz nach Modellauswahl Fähigkeiten in der Datenanalyse mit Schwerpunkt auf einem der oben genannten Bereiche Relevanz der oben genannten Bereiche für Probleme aus der Data Science

Criteria for evaluation

Language

English

Changing subject?

Is completed if

^(*)951SMDSSPDK20: KV Statistical Principles of Data Science (6 ECTS)

On-site course
Maximum number of participants	20
Assignment procedure	Assignment according to priority