Data & Analytics 3: Mathematik & Statistik
Niveau
Bachelor
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können für Probleme der Informatik mathematische Modellierungen anwenden und diese mit Methoden der Differential- und Integralrechnung lösen
• können statistische Daten richtig beschreiben und diese richtig analysieren
• können grundlegende Methoden der schließenden Statistik, insbesondere elementare Schätzverfahren und einfache Testverfahren, anwenden
• können für Probleme der Informatik mathematische Modellierungen anwenden und diese mit Methoden der Differential- und Integralrechnung lösen
• können statistische Daten richtig beschreiben und diese richtig analysieren
• können grundlegende Methoden der schließenden Statistik, insbesondere elementare Schätzverfahren und einfache Testverfahren, anwenden
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
keine Voraussetzungen
Lehrinhalte
- Wiederholung des Funktionsbegriffs und einiger bedeutsamer Funktionen
- Differentialrechnung und ihre Anwendung in einer und mehreren Variablen
- Elementare Einführung in die Integralrechnung
- Deskriptive Statistik: Grundlagen, Lage- und Streuungskennzahlen, Regression und Korrelation
- Wahrscheinlichkeitsrechnung: Begriffsbildung, Grundlegende Eigenschafen und Regeln, Konzept diskreter und stetiger Zufallsvariablen
- Induktive Statistik: Grundlagen, einfache Schätzverfahren, einfache Testverfahren
- Differentialrechnung und ihre Anwendung in einer und mehreren Variablen
- Elementare Einführung in die Integralrechnung
- Deskriptive Statistik: Grundlagen, Lage- und Streuungskennzahlen, Regression und Korrelation
- Wahrscheinlichkeitsrechnung: Begriffsbildung, Grundlegende Eigenschafen und Regeln, Konzept diskreter und stetiger Zufallsvariablen
- Induktive Statistik: Grundlagen, einfache Schätzverfahren, einfache Testverfahren
Empfohlene Fachliteratur
- Bourier, Günther: Beschreibende Statistik: Praxisorientierte Einführung - mit Aufgaben und Lösungen. 13. Auflage, Wiesbaden, Springer Gabler, 2018.
- Bourier, Günther: Schließende Statistik: Praxisorientierte Einführung - mit Aufgaben und Lösungen. 9. Auflage, Wiesbaden, Springer Gabler, 2018.
- Schwarze, Jochen. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler: Band 2: Differential- und Integralrechnung. 13. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.
- Schwarze, Jochen. Grundlagen der Statistik: Band 1: Beschreibende Verfahren.
12. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2014.
- Schwarze, Jochen. Grundlagen der Statistik: Band 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik. 10. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.
- Teschl, Gerald; Teschl, Susanne: Mathematik für Informatiker: Band 2: Analysis und Statistik. 3. Auflage, Berlin, Heidelberg, Springer Vieweg, 2014.
- Bourier, Günther: Schließende Statistik: Praxisorientierte Einführung - mit Aufgaben und Lösungen. 9. Auflage, Wiesbaden, Springer Gabler, 2018.
- Schwarze, Jochen. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler: Band 2: Differential- und Integralrechnung. 13. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.
- Schwarze, Jochen. Grundlagen der Statistik: Band 1: Beschreibende Verfahren.
12. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2014.
- Schwarze, Jochen. Grundlagen der Statistik: Band 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik. 10. Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.
- Teschl, Gerald; Teschl, Susanne: Mathematik für Informatiker: Band 2: Analysis und Statistik. 3. Auflage, Berlin, Heidelberg, Springer Vieweg, 2014.
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolioprüfung
Unterrichtssprache
Deutsch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
6
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vorlesung, Übungen, Gruppenarbeiten
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2