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Bachelorstudium Statistik und Data Science (UK 033/551)

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Übersicht ECTS Credits
Mathematik18,00
........ VL Mathematik I5,00
........ UE Mathematik I4,00
........ VL Mathematik II5,00
........ UE Mathematik II4,00
Theoretische Statistik24,00
........ Grundkonzepte der Statistik6,00
................ UE Einführung in die Beschreibende Statistik3,00
................ UE Einführung in die Schließende Statistik3,00
........ Mathematische Statistik18,00
................ VL Wahrscheinlichkeitsrechnung5,00
................ UE Wahrscheinlichkeitsrechnung4,00
................ VL Statistische Inferenz5,00
................ UE Statistische Inferenz4,00
Angewandte Statistik24,00
........ Ökonometrie12,00
................ KV Lineare Modelle4,00
................ KV Verallgemeinerte Lineare Modelle4,00
................ KV Zeitreihenanalyse (Statistik)4,00
........ Statistische Methoden12,00
................ KV Survey-Statistik4,00
................ KV Nichtparametrische Verfahren4,00
................ KV Multivariate Verfahren4,00
Praktische Statistik24,00
........ Anwendungen der Statistik12,00
................ KV Amtliche Statistik4,00
................ KV Wirtschaftsstatistik4,00
................ KV Demographie4,00
........ Datenanalyse12,00
................ PR Datenanalyse mit statistischer Software4,00
................ SE (*)Methods for Statistical Projects4,00
................ SE (*)Statistical Projects4,00
Informatik18,00
........ Algorithmen und Datenstrukturen6,00
................ VL Algorithmen und Datenstrukturen3,00
................ UE Algorithmen und Datenstrukturen3,00
........ Datenmodellierung6,00
................ VL Datenmodellierung3,00
................ UE Datenmodellierung3,00
........ Einführung in die Softwareentwicklung6,00
................ VL Einführung in die Softwareentwicklung3,00
................ UE Einführung in die Softwareentwicklung3,00
Data Science24,00
........ Data Mining6,00
................ VL Data Mining3,00
................ UE Data Mining3,00
........ VL (*)Introduction to AI3,00
........ KV Explorative Datenanalyse in R2,00
........ PR Softwaregestützte Datenanalyse4,00
........ PR Programmieren mit Statistischer Software5,00
........ PR Datenmanagement4,00
Begleitende Inhalte17,00
........ VL (*)Lecture Series Artificial Intelligence1,50
........ KV (*)Programming in Python I6,00
........ KV (*)Responsible AI3,00
........ KV (*)Technology and Society3,00
........ KV Ethik und Gender Studies3,00
........ KV Präsentations- und Arbeitstechnik3,00
........ VL Rechtsgrundlagen für Informatiker3,00
........ UE Datenanalyse 26,00
........ KS Einführung in die Volkswirtschaftslehre3,00
........ KS Soziale Auswirkungen der IT3,00
........ KS Einführung in die Betriebswirtschaftslehre2,00
........ KS Kommunikative Fertigkeiten Englisch (B2)3,00
........ KS Einführung in IKT, Gesellschaft, Gender und Diversity3,00
Gender Studies3,00
........ SE Gender Studies Methoden II3,00
Freie Studienleistungen16,00
Bachelorarbeit (inkl. Seminar aus Statistik und Data Science)12,00
........ SE Seminar aus Statistik und Data Science12,00