Weitere Studienablaufpläne
Das Studium kann auf sehr individuelle Weise organisiert werden und bietet viele Wahlmöglichkeiten. Die folgenden Vorschläge sind als Richtlinie gedacht für Absolventen mathematischer bzw. nichtmathematischer Studiengänge.Musterstudienablaufplan Mathematiker
Module |
1. Semester |
2. Semester |
3. Semester |
4. Semester |
Arbeitsaufwand Leistungspunkte Gesamt |
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1. Basismodule (Pflicht): |
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M24 Einführung in Data Science |
240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PVL Nachweis Übungsaufgaben PL mündl. Prüfung |
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240 AS / 8 LP |
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I25 Maschinelles Lernen |
150 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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150 AS / 5 LP |
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S04 Modellierungsseminar |
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120 AS 2 LVS (S2) ASL Vortrag |
120 AS 2 LVS (S2) ASL Vortrag mit Ausarbeitung |
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240 AS / 8 LP |
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2. Basismodule (Wahlpflicht): |
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M25 Big Data Analytics |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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M28 Optimierung im maschinellen Lernen |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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M26 Matrix-Methoden in Data Science |
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240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL Klausur |
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240 AS / 8 LP |
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M27 Statistik in Data Science |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL Klausur |
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180 AS / 6 LP |
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3. Module Grundlagenvertiefung: |
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M05 Graphentheorie
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240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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240 AS / 8 LP |
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M12 Numerische Optimierung |
180 AS 4 LVS (V3/Ü1) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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B 21 Angewandte Statistik |
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180 AS 2 LVS (Ü2) PL Klausur |
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180 AS / 6 LP |
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M08 Inverse Probleme |
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180 AS 4 LVS (V4) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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M17 Stochastische Prozesse |
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240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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240 AS / 8 LP |
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4. Module Anwendungsfelder: |
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150 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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150 AS / 5 LP |
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I32 Neurokognition II |
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150 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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150 AS / 5 LP |
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I26 Bildverstehen |
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150 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL Klausur |
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150 AS / 5 LP |
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5. Modul Master-Arbeit: |
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A04 Master-Arbeit |
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900 AS 2 PL Masterarbeit und mündl. Prüfung (Kolloquium) |
900 AS / 30 LP
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Gesamt LVS |
24 LVS |
20 LVS |
22 LVS |
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70 LVS |
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Gesamt AS |
960 AS |
990 AS |
930 |
900 AS |
3780 AS / 126 LP |
Musterstudienablaufplan Nicht-Mathematiker
Das Studium kann auf sehr individuelle Weise organisiert werden und bietet viele Wahlmöglichkeiten. Der folgende Vorschlag stellt eine dieser Möglichkeiten dar.
Module |
1. Semester |
2. Semester |
3. Semester |
4. Semester |
Arbeitsaufwand Leistungspunkte Gesamt |
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1. Basismodule (Pflicht): |
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M24 Einführung in Data Science |
240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PVL Nachweis Übungsaufgaben PL mündl. Prüfung |
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240 AS / 8 LP |
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I25 Maschinelles Lernen |
150 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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150 AS / 5 LP |
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S04 Modellierungsseminar |
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120 AS 2 LVS (S2) ASL Vortrag |
120 AS 2 LVS (S2) ASL Vortrag mit Ausarbeitung |
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240 AS / 8 LP |
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2. Basismodule (Wahlpflicht): |
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lang="en-GB" class="western" align="left"> |
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M25 Big Data Analytics |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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M28 Optimierung im maschinellen Lernen |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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180 AS / 6 LP |
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M26 Matrix-Methoden in Data Science |
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240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL Klausur |
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240 AS / 8 LP |
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M27 Statistik in Data Science |
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180 AS 4 LVS (V2/Ü2) PL Klausur |
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180 AS / 6 LP |
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3. Module Grundlagenvertiefung: |
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B08 Grundlagen der Optimierung |
240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL mündl. Prüfung |
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240 AS / 8 LP |
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B15 Mathematische Statistik |
180 AS 4 LVS (V3/Ü1) PL Klausur |
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180 AS / 6 LP |
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B09 Numerische Mathematik |
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240 AS 6 LVS (V4/Ü2) PL Klausur |
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240 AS / 8 LP |
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B21 Angewandte Statistik |
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180 AS 2 LVS (Ü2) PL Klausur |
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180 AS / 6 LP |
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4. Module Anwendungsfelder: |
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W44 Data Mining |
150 AS 3 LVS (V2/Ü1) PL Klausur |
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150 AS / 5 LP |
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W45 E-Business |
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150 AS 3 LVS (V2/Ü1) PL Klausur |
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150 AS / 5 LP |
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W46 Big Data Management/ Database Marketing |
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Big Data Management 150 AS 3 LVS (V1/Ü2) PL: Klausur oder Database Marketing 150 AS 3 LVS (V2/Ü1) PL: Klausur |
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150 AS / 5 LP |
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5. Modul Master-Arbeit: |
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A04 Master-Arbeit |
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900 AS 2 PL Masterarbeit und mündl. Prüfung (Kolloquium) |
900 AS / 30 LP
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Gesamt LVS |
23 LVS |
21 LVS |
15 LVS |
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Gesamt AS |
960 AS |
1050 AS |
690 AS |
900 AS |
3600 AS / 120 LP |
PL Prüfungsleistung
PVL Prüfungsvorleistung
ASL Anrechenbare Studienleistung
*Art der Prüfungsleistung, Anrechenbaren Studienleistung bzw. Prüfungsvorleistung ist zu nennen
LVS Lehrveranstaltungsstunden
AS Arbeitsstunden
LP Leistungspunkte
V Vorlesung
S Seminar
Ü Übung
T Tutorium
P Praktikum
PS Planspiel
E Exkursion
K Kolloquium
PR Projekt
Erläuterungen zum Studienablaufplan:
