Data & Analytics 3: Mathematik & Statistik
Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan
Bachelor
Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/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 laut Lehrplan
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
eLearning Anteil in Prozent
20
Semesterwochenstunden (SWS)
3
geplante Lehr- und Lernmethoden
Vorlesung, Übungen, Gruppenarbeiten
Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird
2
Name des/der Vortragenden
STGL
empfohlene optionale Programmeinheiten
keine
Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls
DAT3
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
no