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Data & Analytics 3: Mathematik & Statistik

Niveau

Bachelor

Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls

Die Studierenden sind in der Lage, für Probleme aus der Praxis der Informatik und der Wirtschaftswissenschaften, mathematische Modellierungen durchzuführen und mit Methoden der Differential- und Integralrechnung Lösungen zu finden. Sie sind in der Lage, statistische Daten richtig zu erfassen, zu beschreiben, zu analysieren und zu interpretieren, sowie grundlegende Methoden der schließenden Statistik, insbesondere elementare Schätzverfahren und einfache Testverfahren anzuwenden.

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

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.

Bewertungsmethoden und -Kriterien

Portfolioprüfung

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

6

E-Learning Anteil in %

20

Semesterwochenstunden (SWS)

3.0

Geplante Lehr- und Lernmethode

Vorlesung, Übungen, Gruppenarbeiten

Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

STGL

Studienjahr

Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls

DAT3

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika

no