194.047 Interdisciplinary Project in Data Science
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, PR, 4.0h, 5.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 5.0
  • Typ: PR Projekt

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, Daten in der ausgewählten Spezialisierungsdomäne zu verarbeiten und zu analysieren, geeignete Methoden basierend auf den Datenvoraussetzungen auszuwählen, Methoden auf reale Daten anzuwenden und Lösungen für domänenspezifische Aufgabenstellungen zu entwickeln.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Projekt zu einer domänspezifischen Fragestellung.

Schritte für das interdisziplinäre Projekt in Data Science

1. Wählen Sie einen Hauptbetreuer für das Projekt aus.

  •     In der Regel nicht von der Fakultät für Informatik oder Mathematik
  •     Nicht notwendigerweise von der TU Wien
  •     Eine Liste der möglichen Namen finden Sie unten, aber Sie sind nicht auf diese Liste beschränkt.

 
2. Besprechen Sie das Projekt mit dem ausgewählten Hauptbetreuer, vereinbaren Sie einen 1-seitigen Entwurf und identifizieren Sie die entsprechende domainspezifische Vorlesung in Data Science  (194.068).

3. Auswahl eines Co-Supervisors für das Projekt

  •     In der Regel von der Fakultät für Informatik (oder Mathematik)
  •     Muss von der TU Wien sein.
  •     Z.B. jeder, der einen der Data Science Kurse gehalten hat.


4. Besprechen Sie den 1-seitigen Entwurf mit dem Co-Supervisor.

5. Verfeinern Sie die Skizze, bis sich beide Betreuer einigen.

6. Machen Sie das Projekt

7. Regelmäßige Diskussion mit den Betreuern

8. Schreiben Sie den Bericht    


Potenzielle Betreuer

Wenn in der folgenden Liste kein Thema angegeben ist, finden Sie im Vortrag der Interdisziplinären Ringvorlesung Details zu diesem Thema:

  • Dominik Eder (dominik.eder@tuwien.ac.at)
  • Wolfgang Wagner (Wolfgang.Wagner@geo.tuwien.ac.at)
  • Jörg Krampe (jkrampe@iwag.tuwien.ac.at)
  • Tanja Zseby (tanja.zseby@tuwien.ac.at)
  • David Garcia (garcia@csh.ac.at) - Computational Social Science
  • Andreas Grüneis (andreas.grueneis@tuwien.ac.at)
  • Peter Klimek (peter.klimek@meduniwien.ac.at)
  • Georg Madsen (georg.madsen@tuwien.ac.at)
  • Günther Tschabuschnig (Guenther.Tschabuschnig@zamg.ac.at)
  • Markus Valtiner (Markus Valtiner@tuwien.ac.at)
  • Tina Wakolbinger (Tina.Wakolbinger@wu.ac.at)

Methoden

Ein praktisches Problem in einer interdisziplinären Projektarbeit lösen

Bericht schreiben

Präsentation halten

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Steps in the Module “DSA – Domain-Specific Aspects of Data Science”

  1. Attend the Interdisciplinary Lecture Series on Data Science (194.046)
  2. Choose an area
  3. Get theoretical knowledge through attending a lecture in this area (3,0/2,0 VO/VU/SE Fachspezifische Lehrveranstaltungen)
  4. Solve a practical problem in inter-disciplinary project work – Interdisciplinary Project in Data Science (194.060/194.047)

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

Bericht über die Ergenbisse, Präsentation

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
25.09.2019 12:00 31.10.2019 23:59 30.11.2019 23:59

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science 3. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

Englisch