Arbeitsaufwand:
180 h
|
Nummer BIOINF3510 |
Titel Biomedical Data Literacy |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
|---|---|---|
| ECTS | 6 | |
|
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
| Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
| Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
| Unterrichtssprache | Englisch | |
| Prüfungsform | Klausur |
|
| Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
| Inhalt | Grundlagen des Umgangs mit biomedizinischen Forschungsdaten. Einführung weiterführender statistischee Datenanalysemethoden (z.B. Statistische Modellierung, Mixture-Modelle). Die Veranstaltung gibt einen Einblick in Clustermethoden und Grundlagen der Testtheorie. Diskutiert werden weiterhin Themen wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA), Zeitreihenanalyse mittels autoregressiver Modelle und die auf Differentialgleichungen basierende Modellierung. Thema sind zudem die Bilddatenanalyse und grundlegende Methoden des überwachten Lernens. |
|
| Qualifikationsziele | Durch Besuch dieser Veranstaltung erwerben die Studierende essenzielle Kompetenzen, um Data Science-Projekte durchzuführen. Sie werden mit den Grundlagen datengetriebener Forschung vertraut gemacht. |
|
| Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%) |
|
| Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
| Dozent/in | Claassen, Nahnsen | |
| Literatur / Sonstiges | - |
|
| Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
| Geplant für | Wintersemester 2024 | |
| Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, MDZINFM3110 | |