Fakultät für Mathematik und Informatik
Stundenplan WS 2022 - Studiengang: Master Data Science
W22 Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Advanced Natural Language Processing
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
Advanced Natural Language Processing - Vorlesung
Advanced Natural Language Processing - Übung
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Advanced Statistics - Vorlesung
Vorlesung
13:15
-
14:45
dienstags
WiFa, Grimmaische Straße 12, Raum I-129, SR 6
07-202-1103A
Advanced Statistics - Übung
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Praktikum Data Warehouse und Data Minig
Praktikum
15:15
-
16:45
freitags
ScaDS A03.07
10-INF-DS103
Es wird nur der erste Termin, die Vorbesprechung, in Präsenz stattfinden. Danach online.
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Graphentheorie - Vorlesung
Graphentheorie - Praktikum, Teil 1 | betreut
Praktikum
10:00
-
17:00
06.02.2023 - 10.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2205
Graphentheorie - Seminar
Raum wird bekannt gegeben
Praktikum Graphentheorie Nacharbeitszeit | nicht betreut
Praktikum
10:00
-
17:00
20.02.2023 - 24.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2205
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Grundlagen der IT-Sicherheit
SWS: 2V+2U
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
Grundlagen der IT-Sicherheit - Vorlesung
Grundlagen der IT-Sicherheit - Übung
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Holistisches Praktikum der IT-Sicherheit
Voraussetzung: Vorlesung Grundlagen IT-Sicherheit (ideal)
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
Praktikum der IT-Sicherheit
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
KI und Ethik
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Med
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
KI und Ethik - Seminar
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
SWS: 2V+2V+2S
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Vorlesung Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Seminar Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Die Ergebnisse der Seminararbeit werden in einer Posterpräsentation vorgestellt-
Signalverarbeitung und Deep Learning - Vorlesung
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Mathematische Grundlagen der Datenanalyse
1. Sem.
Mathematische Grundlagen der Datenanalyse - Vorlesung
Mathematische Grundlagen der Datenanalyse - Seminar
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Medical Data Science - Vorlesung
Medical Data Science - Übung
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Welche Wochen stattfinden, wird vom Dozenten zu Beginn der Vorlesungszeit mitgeteilt.
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Sequenzanalyse und Genomik
SWS: 2V+1V+1Ü+4P
1. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Epigenetik - Vorlesung
Sequenzanalyse und Genomik - Vorlesung
Vorlesung
10:15
-
12:30
montags
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik - Seminar
Seminar
17:15
-
19:00
montags
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik - Praktikum
Praktikum
09.01.2023 - 03.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
1. Sem.
Cloud und Big Data Management
Data Mining - Vorlesung
Die Veranstaltungen finden nur bis Ende 2022 statt. Daher finden bis dahin 4SWS statt.
Die Veranstaltungen finden nur bis Ende 2022 statt. Daher finden bis dahin 4SWS statt.
Implementierung von Datenbanksystemen 1 - Vorlesung
Trends in Data Analytics and Machine Learning
Findet am 21.10.2022 12:20 - 15:00 im HS 11 statt.
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Soziale Netzwerke - Vorlesung
Findet am 09.12.2022 im HS 8 statt.
Soziale Netzwerke - Übung
Soziale Netzwerke - Seminar
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Statistisches Lernen
SWS: 3V+1V+2P
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
R-Kurs (Digital Humanities)
Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik - Vorlesung
findet an diesem Termin nur im Oktober 2022 statt, danach donnerstags
Findet erst ab November 2022 zu diesem Termin statt, im Oktober dienstags
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
SWS: 2V+2Ü+2P
Wintersem.
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Methods and Applications in Digital Humanities - Vorlesung
Methods and Applications in Digital Humanities - Übung
Studiengang: Master Data Science 1. Semester
Wissenschaftliche Visualisierung
SWS: 4V+4P (ab W17)
Bio.Master
Export.WiPaed
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
LA.SInf-Gym
Math.Diplom
Export.WiPaed
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
LA.SInf-Gym
Math.Diplom
1. Sem.
Wintersem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
9. Sem.
ab_5. Sem.
Wintersem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
9. Sem.
ab_5. Sem.
Wissenschaftliche Visualisierung - Vorlesung
Wissenschaftliche Visualisierung - Praktikum
W22 Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Advanced Natural Language Processing
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
4. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
Advanced Natural Language Processing - Vorlesung
Advanced Natural Language Processing - Übung
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Advanced Statistics - Vorlesung
Vorlesung
13:15
-
14:45
dienstags
WiFa, Grimmaische Straße 12, Raum I-129, SR 6
07-202-1103A
Advanced Statistics - Übung
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Praktikum Data Warehouse und Data Minig
Praktikum
15:15
-
16:45
freitags
ScaDS A03.07
10-INF-DS103
Es wird nur der erste Termin, die Vorbesprechung, in Präsenz stattfinden. Danach online.
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Graphentheorie - Vorlesung
Graphentheorie - Praktikum, Teil 1 | betreut
Praktikum
10:00
-
17:00
06.02.2023 - 10.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2205
Graphentheorie - Seminar
Raum wird bekannt gegeben
Praktikum Graphentheorie Nacharbeitszeit | nicht betreut
Praktikum
10:00
-
17:00
20.02.2023 - 24.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2205
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Grundlagen der IT-Sicherheit
SWS: 2V+2U
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
Grundlagen der IT-Sicherheit - Vorlesung
Grundlagen der IT-Sicherheit - Übung
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Übung findet alle 3 Wochen statt. Aufteilung wird in der ersten Vorlesung ausgemacht.
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Export.WiPaed
Inf.Bachelor
Inf.Bachelor
Inf.BDH
Inf.BDH
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.MDS
LA.SInf-Gym
LA.SInf-Gym
LA.SInf-MS
Inf.Bachelor
Inf.Bachelor
Inf.BDH
Inf.BDH
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.MDS
LA.SInf-Gym
LA.SInf-Gym
LA.SInf-MS
Wintersem.
5. Sem.
6. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
3. Sem.
7. Sem.
9. Sem.
7. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
3. Sem.
7. Sem.
9. Sem.
7. Sem.
Parallele Algorithmen - Vorlesung
Parallele Algorithmen und Organic Computing - Seminar
Seminar
13:15
-
14:45
donnerstags
SG 3-13
10-201-2219S
10-201-2221
10-201-2221
Parallele Berechnungsmodelle - Vorlesung
Vorlesung
09:15
-
10:45
donnerstags
Felix-Klein-Hs, Paulinum
10-201-2219S
10-201-2221
10-201-2219V
10-201-2221
10-201-2219V
Findet am 03.11.2022 im HS 8 statt.
Forschungsseminar Parallelverarbeitung und Komplexe Systeme
Seminar
11:15
-
12:45
donnerstags
SG 3-13
10-201-2219S
10-201-2221
10-201-2221
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Export.WiPaed
Inf.Bachelor
Inf.Bachelor
Inf.BDH
Inf.BDH
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.MDH
Inf.MDS
LA.SInf-Gym
LA.SInf-Gym
LA.SInf-MS
Inf.Bachelor
Inf.Bachelor
Inf.BDH
Inf.BDH
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.MDH
Inf.MDS
LA.SInf-Gym
LA.SInf-Gym
LA.SInf-MS
Wintersem.
5. Sem.
6. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
4. Sem.
3. Sem.
7. Sem.
9. Sem.
7. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
5. Sem.
6. Sem.
3. Sem.
4. Sem.
4. Sem.
3. Sem.
7. Sem.
9. Sem.
7. Sem.
Parallele Algorithmen - Vorlesung
Parallele Berechnungsmodelle - Vorlesung
Vorlesung
09:15
-
10:45
donnerstags
Felix-Klein-Hs, Paulinum
10-201-2219S
10-201-2221
10-201-2219V
10-201-2221
10-201-2219V
Findet am 03.11.2022 im HS 8 statt.
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Holistisches Praktikum der IT-Sicherheit
Voraussetzung: Vorlesung Grundlagen IT-Sicherheit (ideal)
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
Praktikum der IT-Sicherheit
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
KI und Ethik
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Bio
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
Inf.Med
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
2. Sem.
3. Sem.
KI und Ethik - Seminar
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
SWS: 2V+2V+2S
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Vorlesung Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Seminar Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Die Ergebnisse der Seminararbeit werden in einer Posterpräsentation vorgestellt-
Signalverarbeitung und Deep Learning - Vorlesung
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Medical Data Science - Vorlesung
Medical Data Science - Übung
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Welche Wochen stattfinden, wird vom Dozenten zu Beginn der Vorlesungszeit mitgeteilt.
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Sequenzanalyse und Genomik
SWS: 2V+1V+1Ü+4P
1. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Epigenetik - Vorlesung
Sequenzanalyse und Genomik - Vorlesung
Vorlesung
10:15
-
12:30
montags
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik - Seminar
Seminar
17:15
-
19:00
montags
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik - Praktikum
Praktikum
09.01.2023 - 03.02.2023
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Soziale Netzwerke - Vorlesung
Findet am 09.12.2022 im HS 8 statt.
Soziale Netzwerke - Übung
Soziale Netzwerke - Seminar
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Statistisches Lernen
SWS: 3V+1V+2P
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
R-Kurs (Digital Humanities)
Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik - Vorlesung
findet an diesem Termin nur im Oktober 2022 statt, danach donnerstags
Findet erst ab November 2022 zu diesem Termin statt, im Oktober dienstags
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
SWS: 2V+2Ü+2P
Wintersem.
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Wintersem.
Wintersem.
1. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
3. Sem.
Methods and Applications in Digital Humanities - Vorlesung
Methods and Applications in Digital Humanities - Übung
Studiengang: Master Data Science 3. Semester
Wissenschaftliche Visualisierung
SWS: 4V+4P (ab W17)
Bio.Master
Export.WiPaed
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
LA.SInf-Gym
Math.Diplom
Export.WiPaed
Inf.Bio
Inf.Master
Inf.Master
Inf.MDS
Inf.MDS
Inf.Med
Inf.Med
LA.SInf-Gym
Math.Diplom
1. Sem.
Wintersem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
9. Sem.
ab_5. Sem.
Wintersem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
1. Sem.
3. Sem.
9. Sem.
ab_5. Sem.
Wissenschaftliche Visualisierung - Vorlesung
Wissenschaftliche Visualisierung - Praktikum
letzte Änderung: 2023-01-02 @ 23:59