B.Sc. Data Science: Kommentiertes Vorlesungsverzeichnis für Erstsemester

Erstsemesterempfehlungen B.Sc. Data Science

Hier findest Du alle Lehrveranstaltungen, die wir Dir im ersten Fachsemester Deines B.Sc.-Studiums Data Science empfehlen:

Einführung in die Data Science

In diesem Modul, das wir kurz Data nennen, lernst Du alles, um Deine ersten kleinen Data Science-Projekte selbst angehen zu k?nnen. Du erf?hrst, was typische Data-Science-Ph?nomene sind, bekommst erste Einblicke in die Theorie, lernst etwas Coding - und das alles anhand kleiner Data-Science-Projekte. Das Modul dient auch der Orientierung im weiteren Studium. Es gibt Dir einen ?berblick über das Fach Data Science und macht klar, welche Rolle sp?tere Module wie etwa Mathematik, die Konnektoren und die "Data Science 1-3"-Triologie in Deinem Studium spielen werden.

Modulbestandteile:

Das Modul DAT-B-DATA besteht aus:

• VL Data Science (5 SWS, 5 LP)
• ? Data Science A (5 SWS, 5 LP)
• ? Data Science B (2 SWS, 2 LP)

Modulprüfung:

Du schlie?t das Modul gegen Ende der Vorlesungszeit mit einer Klausur ab. Für die Klausur kannst Du vorher durch freiwillige ?bungsaufgaben in der ? Data Science B bis zu 10 % Bonuspunkte sammeln.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science

Programmierung

Selbst erste Computerprogramme entwickeln – das kannst Du nach Abschluss der Programmierung. Du eignest Dir damit eines der wichtigsten Skills für das Studium und Deinen künftigen Beruf als Data Scientist an. Studierende der Informatik und Data Science lernen hier in der Praxis, eigene Programme zu schreiben. Wir starten dabei zum Einstieg mit der Programmiersprache PYTHON - einer Scriptsprache - und programmieren anschlie?end mit der objektorientierten Sprache JAVA. Wichtiger Bestandteil des Moduls sind dabei Rechnerübungen, bei denen wir mit einfachen Programmieraufgaben beginnen und sp?ter ein kleineres Projekt entwickeln werden. Du erwirbst nicht nur Programmier-Skills (in PYTHON und JAVA), sondern lernst auch den Umgang mit Software-Entwicklungsumgebungen zur Erstellung Deiner Programme. Welche Tools sind für Data Scientists Must-haves? Wie und wo werden sie angewendet?
Neben den Standardtools der Programmierpraxis werden Dir weitere Themen und Tools wie Linux Basics, Scripting, GitHub Issues oder Markdown vorgestellt, welche Dich bei Deinen zukünftigen Data-Science-Projekten unterstützen werden.

Modulbestandteile:

Das Modul DAT-B-PROG besteht aus:

• VL Programmieren I (2 SWS, 4 LP)
• ? Programmieren I (2 SWS, 2 LP)
• VL Developer Skills (1 SWS, 1 LP)
• ? Developer Skills (2 SWS, 2 LP)

Modulprüfung:

Du schlie?t das Modul gegen Ende der Vorlesungszeit mit einer Klausur zu Programmieren I ab.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science

Mathematik 1 FIDS

Data Science ist ohne Mathematik eine halbe Sache. Du solltest die Mathematik also zu Deiner Verbündeten machen! Darum geht es in diesem Modul. Studierende der Informatik und Data Science üben sich hier gemeinsam in mathematischem Denken und erweitern ihre mathematischen F?higkeiten.

In der ersten H?lfte des Moduls erf?hrst Du, wie Dich mathematisches Denken zu einem besseren Data Scientist bzw. Informatiker macht. Zum Beispiel lernst Du die mathematischen Grundlagen von Graphen und B?umen kennen. Mit diesen Konzepten gibst Du Daten Struktur oder detektierst und beschreibst Strukturen, die Daten inh?rent haben. Mit Gra