Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040971 UK Computational Statistics (2017S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 15.02.2017 09:00 bis Mi 22.02.2017 12:00
- Abmeldung bis Di 14.03.2017 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 01.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 08.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 15.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 22.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 29.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 05.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 26.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 03.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 10.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 17.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 24.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 31.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 07.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 14.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 21.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 28.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Weekly coursework.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
Introduction to scientific computing using R.
Data handling, regular expressions, statistical tools, time-series analysis, data visualization, large data processing, optimization, html and visualization frameworks, financial time series and limit order book markets