105.175 Datenanalyse
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2024S, VU, 4.0h, 6.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • theoretische udn praktische Konzepte wichtiger explorativer Methoden der Datenanalyse zu verstehen
  • die Stärken und Schwächen der verschiedenen statistischen Methoden und Werkzeuge verstehen

Inhalt der Lehrveranstaltung

Stichprobendesign, Planung der statistischen Datenerhebung, Elemente der ex-
plorativen Datenanalyse, Grundbegriffe parametrischer/nichtparametrischer und robus-
ter Verfahren, lineare Modelle, Einführung in multivariate statistische Methoden, Ein-
führung in die Zeitreihenanalyse, effiziente Programmierung in der statistischen Soft-
wareumgebung R, Datenmanipulation, statistische Graphiken, graphische Systeme in R,
dynamische reports mit statistischer Software, Umsetzung mit konkreten Fallbeispielen.

Methoden

Die Lehrveranstaltung Datenanalyse vermittelt sowohl den theoretischen Zugang zu den
Methoden, demonstriert aber auch die praktische Lösung mittels Statistik-Software. Die
Studierenden sollen selbständig Problemstellungen mit dem Computer lösen.

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Weitere Informationen

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Die EDV-Übung zu dieser LVA wird durch TUWEL (TU Wien E-Learning) unterstützt.

Ihre Anmeldedaten werden von TISS übernommen.

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.13:00 - 16:0006.03.2024 - 26.06.2024GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Datenanalyse - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.06.03.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.13.03.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.20.03.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.10.04.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.17.04.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.24.04.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.08.05.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.15.05.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.22.05.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.29.05.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.05.06.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.12.06.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.19.06.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung
Mi.26.06.202413:00 - 16:00GM 5 Praktikum HS- TCH Vorlesung

Leistungsnachweis

Beispiele in R lösen, mündliche Prüfung

 

Abmeldung von Prüfungen:

(Mitteilungsblatt 2014, 3. Stück, Nr. 22)

§ 18a. (1) Die Studierenden sind berechtigt, sich bis spätestens zwei Arbeitstage vor dem Prüfungstag mündlich, schriftlich oder elektronisch bei der Prüfer_in oder beim_bei der Studiendekan_in von der Prüfung abzumelden.

(2) Erscheinen Studierende nicht zu einer Prüfung, ohne sich gemäß Abs. 1 abgemeldet zu haben, so ist der_die Studiendekan_in auf Vorschlag der Prüferin_des Prüfers berechtigt, diese Studierenden für einen Zeitraum von acht Wochen von der Anmeldung zu dieser Prüfung auszuschließen. Diese ordnungsrechtliche Frist beginnt mit dem Prüfungstag, an dem der_die Studierende trotz aufrechter Anmeldung ohne vorherige Abmeldung nicht erschienen ist. Die betroffenen Studierenden sind von der Sperre auf geeignete Weise zu informieren.

(3) Kann der_die Studierende nachweisen, dass er_sie durch einen triftigen Grund (zB. Unfall) oder einen anderen besonders berücksichtigungswürdigen Grund an einer rechtzeitigen Abmeldung gemäß Abs. 1 gehindert gewesen ist, ist die Sperre aufzuheben.

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Do.12:00 - 15:0027.06.2024Sem.R. DA grün 02 C - GEO schrift.&mündl.21.05.2024 15:00 - 25.06.2024 23:59in TISSOral Presence Exam Datenanalyse (slots will be extended after the registration deadline so that everybody on the waiting list can participate in the exam)
Mo.12:00 - 15:0001.07.2024Sem.R. DA grün 02 C - GEO schrift.&mündl.21.05.2024 15:00 - 29.06.2024 23:59in TISSOral Presence Exam Datenanalyse (slots will be extended after the registration deadline so that everybody on the waiting list can participate in the exam)
Mi.12:00 - 15:0003.07.2024Sem.R. DA grün 02 C - GEO schrift.&mündl.21.05.2024 15:00 - 01.07.2024 23:59in TISSOral Presence Exam Datenanalyse (slots will be extended after the registration deadline so that everybody on the waiting list can participate in the exam)

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2024 12:00 15.03.2024 18:00 15.03.2024 18:00

Gruppen-Anmeldung

GruppeAnmeldung VonBis
Version for 3 ECTS (shortened exercise part - LVA 107.A03)01.02.2024 12:0015.03.2024 18:00
Version for 6 ECTS (extended exercise part - LVA 105.175)01.02.2024 12:0015.03.2024 18:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 521 Informatik Keine AngabeSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 526 Wirtschaftsinformatik Pflichtfach4. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 533 Medizinische Informatik Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 534 Software & Information Engineering Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
045 006 Digitale Kompetenzen Keine AngabeSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik
Diese Voraussetzungen werden in folgenden Modulen vermittelt: STW/ADM – Algebra
und Diskrete Mathematik, STW/ANA – Analysis, STW/STA – Statistik und Wahr-
scheinlichkeitstheorie vermittelt.

Sprache

bei Bedarf in Englisch