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Statistical Computing (DLBDBSC)

Modulbezeichnung: Statistical Computing

Modulnummer:

DLBDBSC

Semester:

--

Dauer:

Minimaldauer 1 Semester

Modultyp:

Pflicht

Regulär angeboten im:

WS, SS

Workload: 150 h

ECTS Punkte: 5

Zugangsvoraussetzungen:

keine

Unterrichtssprache:

Deutsch

Kurse im Modul:

Workload:

Selbststudium: 110 h
Selbstüberprüfung: 20 h
Tutorien: 20 h

Kurskoordinatoren/Tutoren::

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Modulverantwortliche(r):

Dr. Marian Benner-Wickner

Bezüge zu anderen Programmen:

  • Bachelor Wirtschaftsingenieurswesen Industrie 4.0
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik

Bezüge zu anderen Modulen im Programm:

  • Statistik
  • Data Analystics und Big Data
  • Deep Learning
  • Business Intelligence

Qualifikations- und Lernziele des Moduls:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage,

  • den Begriff Statistical Computing einzuordnen und abzugrenzen.
  • sich eine PC-Arbeitsumgebung zu schaffen, mit der Aufgaben aus dem Themengebiet Statistical Computing bearbeitet werden können.
  • einfache Programme mit der Programmiersprache R zu schreiben.
  • mit R Daten zu importieren und zu exportieren.
  • mit R verschiedene statistische Verfahren anzuwenden, von der deskriptiven Statistik über die Inferenzstatistik bis hin zur Varianz- und Regressionsanalyse.

Lehrinhalt des Moduls:

  • Einstieg in das Statistical Computing
  • Grundlagen der Programmierung mit R
  • Auf Daten zugreifen
  • Deskriptive Statistik
  • Inferenzstatistik
  • Varianzanalyse
  • Regressionsanalyse

Lehrmethoden:

Siehe Kursbeschreibung

Literatur:

Siehe Literaturliste der vorliegenden Kursbeschreibung

Anteil der Modulnote an der Gesamtabschlussnote des Programms:

--

Prüfungszulassungsvoraussetzung:

Abschlussprüfungen:

Siehe Kursbeschreibung

DLBDBSC01
Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie (100%)