Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

053614 VU Statistics for Data Science (2024W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Do 30.01. 09:45-11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 03.10. 09:45 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 07.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 10.10. 09:45 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 14.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 17.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 21.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 24.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
  • Montag 28.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 31.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 04.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 07.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
  • Montag 11.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 14.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 18.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 21.11. 09:45 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 25.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 28.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 02.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 05.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
  • Montag 09.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 16.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 09.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
  • Montag 13.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 16.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Montag 20.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 23.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
  • Montag 27.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The goal of the course is to establish a thorough understanding of basic concepts and methods of statistical inference in the context of modern data science.

We will cover the following topics:
- Principles of statistical modeling and inference
- MC and Bayes methods
- Bootstrap and Jackknife
- Linear Models and Model Selection
- Statistical Network Analysis
- Differential Privacy

This course is divided into lectures and lab/homework sessions.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Students have to solve homework problems and present their results in the lab sessions.
At the end of the semester there will be a written final exam.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Homework 60%
Final Exam 40%

At least half of the homework problems have to be solved in order to get a passing grade.

Attandence of the very first session is mandatory and being absent leads to deregistration for the benefit of people on the waiting list.

Prüfungsstoff

Content of the lectures and homework exercises.

Literatur

Rice, J.A. (2007): “Mathematical Statistics and Data Analysis”, Duxbury.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Modul: SDS

Letzte Änderung: Do 03.10.2024 12:45