Fakultät für Mathematik und Informatik
Stundenplan WS 2024
Studiengang: Master Data Science
W24 Studiengang: Master Data Science 1. Semester
07-202-1103A
Advanced Statistics
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Advanced Statistics
dienstags
13:15
-
14:45
WiFa, Grimmaische Straße 12, Raum I-119, SR 1
Übung
Advanced Statistics
mittwochs
13:15
-
14:45
WiFa, Grimmaische Straße 12, Galerie PC-Pool
09-202-2413
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
mittwochs
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, S 110
freitags
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, S 110
Übung
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Die Termine werden zur ersten Übung mitgeteilt.
dienstags
13:15
-
14:45
Härtelstraße 16-18, S 110
Seminar
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
Beginnt am 06.01.2025
montags
15:15
-
16:45
ab 06.01.2025
Härtelstraße 16-18, S 110
09-MIN-WA004
Medical Data Science
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Medical Data Science
dienstags
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, Rittersaal R 114
Übung
Medical Data Science
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Die Termine werden zur ersten Übung mitgeteilt.
donnerstags
13:15
-
14:45
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
10-201-2503
Grundlagen der IT-Sicherheit
M.Sc. Data Science
Skalierbares Datenmanagement
Vorlesung
Grundlagen der IT-Sicherheit
freitags
11:15
-
12:45
Hs 4
Übung
Grundlagen der IT-Sicherheit
a
mittwochs
B
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
b
donnerstags
B
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
c
mittwochs
A
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
d
donnerstags
A
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
10-202-2132
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Seminar
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
mittwochs
13:15
-
14:45
SG 3-12
Praktikum
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
mittwochs
15:15
-
16:45
Paulinum, P-901
10-202-2132WDH
Soziale Netzwerke
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Seminar [Ergänzende Veranstaltung]
Soziale Netzwerke
Dieses Seminar ist für Wiederholer aus dem WS23/24 vorgesehen
mittwochs
17:15
-
18:45
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
Paulinum, P-801
10-202-2133
Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
mittwochs
11:15
-
12:45
Felix-Klein-Hs, Paulinum
Praktikum
Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Die Ergebnisse der Seminararbeit werden in einer Posterpräsentation vorgestellt
mittwochs
17:15
-
18:45
Vorraum FKH
Vorlesung
Signalverarbeitung und Deep Learning
mittwochs
13:15
-
14:45
Hs 19
10-202-2137
KI und Ethik
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Seminar
KI und Ethik
donnerstags
17:15
-
18:45
SG 2-14
10-202-2201
Wissenschaftliche Visualisierung
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Wissenschaftliche Visualisierung
montags
09:15
-
10:45
Hs 19
montags
11:15
-
12:45
Hs 19
Praktikum
Wissenschaftliche Visualisierung
a
dienstags
13:15
-
14:45
Informatik-Pool A-412
b
donnerstags
13:15
-
14:45
Informatik-Pool A-414
10-202-2205
Graphen und biologische Netze
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Graphentheorie
montags
14:00
-
17:00
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, Kleiner Hörsaal
Seminar
Graphentheorie
n.V.
Härtelstraße 16-18, Kleiner Hörsaal
Praktikum
Graphentheorie
10:00
-
17:00
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung mit Seminaranteil
Sequenzanalyse und Genomik
montags
10:00
-
13:45
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, S 109
Praktikum
Sequenzanalyse und Genomik
abhängig von der Teilnehmerzahl zusätzlich 03.‐14.02.2025
10:00
-
17:00
Härtelstraße 16-18, S 109
Vorlesung
Spezialvorlesung
freitags
13:00
-
14:00
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2312
Angewandte Informatik
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Seminar
Prompt Engineering in Software Development
dienstags
11:15
-
12:45
SG 3-14
10-DIH-0001
Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Methods and Applications in Digital Humanities
montags
11:15
-
12:45
Paulinum, P-801
Übung
Methods and Applications in Digital Humanities
dienstags
13:15
-
14:45
SG 3-13
10-INF-BI01
Statistisches Lernen
Am Donnerstag 17.10. finden die Präsenzveranstaltungen zur Einführung für beide Gruppen
gemeinsam statt: Großer Hörsaal, Härtelstr. 16-18 9.00h-10.30h
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Statistik
Vorlesung
Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik
ab 17.10.2024 bis 06.02.2025
Online-Kurs
Übung
Statistisches Lernen mit R
a
donnerstags
10:00
-
11:30
[M.Sc. Informatik, M.Sc. Bioinformatik]
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
b
donnerstags
16:30
-
18:00
[Digital Humanities, Data Science, Translatologie]
SG S-01
Seminar
Statistisches Lernen mit R
a
donnerstags
08:30
-
10:00
[M.Sc. Informatik, M.Sc. Bioinformatik]
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
b
donnerstags
15:00
-
16:30
[Digital Humanities, Data Science, Translatologie]
SG S-01
10-INF-DS01
Skalierbare Datenbanktechnologien 1
M.Sc. Data Science
Pflichtmodul
Vorlesung
Data Mining
mittwochs
11:15
-
12:45
Hs 7
Vorlesung
Data Warehousing
freitags
09:15
-
10:45
Hs 5
Seminar
Trends in Data Analytics and Machine Learning
freitags
13:30
-
16:45
Hs 10
10-INF-DS103
Praktikum für Data Warehousing und Data Mining
M.Sc. Data Science
Skalierbares Datenmanagement
Praktikum
Data Warehouse und Data Mining
freitags
15:15
-
16:45
Online-Kurs
Advanced Deep Learning
Beschreibung unter https://www.mathcs.uni-leipzig.de/studium/studienorganisation/modulangebot
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Advanced Deep Learning
dienstags
11:15
-
12:45
MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften, Stephanstraße 1a, gr. Hs
Seminar
Advanced Deep Learning
dienstags
13:30
-
15:00
MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften, Stephanstraße 1a, gr. Hs
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
Beschreibung unter https://www.mathcs.uni-leipzig.de/studium/studienorganisation/modulangebot
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
donnerstags
A
13:15
-
14:45
ScaDS A03.07
Seminar
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
donnerstags
B
13:15
-
14:45
ScaDS A03.07
W24 Studiengang: Master Data Science 3. Semester
07-202-1103A
Advanced Statistics
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Advanced Statistics
dienstags
13:15
-
14:45
WiFa, Grimmaische Straße 12, Raum I-119, SR 1
Übung
Advanced Statistics
mittwochs
13:15
-
14:45
WiFa, Grimmaische Straße 12, Galerie PC-Pool
09-202-2413
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
mittwochs
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, S 110
freitags
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, S 110
Übung
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Die Termine werden zur ersten Übung mitgeteilt.
dienstags
13:15
-
14:45
Härtelstraße 16-18, S 110
Seminar
Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten
Beginnt am 06.01.2025
montags
15:15
-
16:45
ab 06.01.2025
Härtelstraße 16-18, S 110
09-MIN-WA004
Medical Data Science
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Medical Data Science
dienstags
11:15
-
12:45
Härtelstraße 16-18, Rittersaal R 114
Übung
Medical Data Science
Die Übungen finden nicht jede Woche statt. Die Termine werden zur ersten Übung mitgeteilt.
donnerstags
13:15
-
14:45
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
10-201-2219S
Grundlagen der Parallelverarbeitung (S)
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Seminar
Parallele Algorithmen und Organic Computing
donnerstags
13:15
-
14:45
SG 3-13
Vorlesung
Parallele Berechnungsmodelle
donnerstags
09:15
-
10:45
Felix-Klein-Hs, Paulinum
10-201-2219V
Grundlagen der Parallelverarbeitung (V)
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung mit Seminaranteil
Parallele Algorithmen
mittwochs
11:15
-
12:45
Hs 19
Vorlesung
Parallele Berechnungsmodelle
donnerstags
09:15
-
10:45
Felix-Klein-Hs, Paulinum
10-201-2503
Grundlagen der IT-Sicherheit
M.Sc. Data Science
Skalierbares Datenmanagement
Vorlesung
Grundlagen der IT-Sicherheit
freitags
11:15
-
12:45
Hs 4
Übung
Grundlagen der IT-Sicherheit
a
mittwochs
B
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
b
donnerstags
B
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
c
mittwochs
A
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
d
donnerstags
A
09:15
-
12:45
Informatik-Pool A-414
10-202-2132
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Seminar
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
mittwochs
13:15
-
14:45
SG 3-12
Praktikum
Ausgewählte Verfahren und Techniken für Soziale Netzwerke
mittwochs
15:15
-
16:45
Paulinum, P-901
10-202-2132WDH
Soziale Netzwerke
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Seminar [Ergänzende Veranstaltung]
Soziale Netzwerke
Dieses Seminar ist für Wiederholer aus dem WS23/24 vorgesehen
mittwochs
17:15
-
18:45
[Nur für Wiederholer aus dem WS 23/24]
Paulinum, P-801
10-202-2133
Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
mittwochs
11:15
-
12:45
Felix-Klein-Hs, Paulinum
Praktikum
Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
Die Ergebnisse der Seminararbeit werden in einer Posterpräsentation vorgestellt
mittwochs
17:15
-
18:45
Vorraum FKH
Vorlesung
Signalverarbeitung und Deep Learning
mittwochs
13:15
-
14:45
Hs 19
10-202-2137
KI und Ethik
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Seminar
KI und Ethik
donnerstags
17:15
-
18:45
SG 2-14
10-202-2201
Wissenschaftliche Visualisierung
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Wissenschaftliche Visualisierung
montags
09:15
-
10:45
Hs 19
montags
11:15
-
12:45
Hs 19
Praktikum
Wissenschaftliche Visualisierung
a
dienstags
13:15
-
14:45
Informatik-Pool A-412
b
donnerstags
13:15
-
14:45
Informatik-Pool A-414
10-202-2205
Graphen und biologische Netze
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Graphentheorie
montags
14:00
-
17:00
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, Kleiner Hörsaal
Seminar
Graphentheorie
n.V.
Härtelstraße 16-18, Kleiner Hörsaal
Praktikum
Graphentheorie
10:00
-
17:00
Härtelstraße 16-18, S 109
10-202-2207
Sequenzanalyse und Genomik
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung mit Seminaranteil
Sequenzanalyse und Genomik
montags
10:00
-
13:45
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, S 109
Praktikum
Sequenzanalyse und Genomik
abhängig von der Teilnehmerzahl zusätzlich 03.‐14.02.2025
10:00
-
17:00
Härtelstraße 16-18, S 109
Vorlesung
Spezialvorlesung
freitags
13:00
-
14:00
bis 20.12.2024
Härtelstraße 16-18, S 109
10-DIH-0001
Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
M.Sc. Data Science
Ergänzungs- und Anwendungsbereich
Vorlesung
Methods and Applications in Digital Humanities
montags
11:15
-
12:45
Paulinum, P-801
Übung
Methods and Applications in Digital Humanities
dienstags
13:15
-
14:45
SG 3-13
10-DIH-1004
Cultural Analytics
M.Sc. Data Science
Ergänzungsbereich
Vorlesung
Cultural Analytics
dienstags
11:15
-
12:45
Paulinum, P-801
Seminar
Cultural Analytics
mittwochs
09:15
-
10:45
Paulinum, P-701
10-INF-BI01
Statistisches Lernen
Am Donnerstag 17.10. finden die Präsenzveranstaltungen zur Einführung für beide Gruppen
gemeinsam statt: Großer Hörsaal, Härtelstr. 16-18 9.00h-10.30h
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Statistik
Vorlesung
Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik
ab 17.10.2024 bis 06.02.2025
Online-Kurs
Übung
Statistisches Lernen mit R
a
donnerstags
10:00
-
11:30
[M.Sc. Informatik, M.Sc. Bioinformatik]
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
b
donnerstags
16:30
-
18:00
[Digital Humanities, Data Science, Translatologie]
SG S-01
Seminar
Statistisches Lernen mit R
a
donnerstags
08:30
-
10:00
[M.Sc. Informatik, M.Sc. Bioinformatik]
Härtelstraße 16-18, PC Pool 006
b
donnerstags
15:00
-
16:30
[Digital Humanities, Data Science, Translatologie]
SG S-01
10-INF-DS103
Praktikum für Data Warehousing und Data Mining
M.Sc. Data Science
Skalierbares Datenmanagement
Praktikum
Data Warehouse und Data Mining
freitags
15:15
-
16:45
Online-Kurs
Advanced Deep Learning
Beschreibung unter https://www.mathcs.uni-leipzig.de/studium/studienorganisation/modulangebot
M.Sc. Data Science
Wahlpflichtbereich Datenanalyse
Vorlesung
Advanced Deep Learning
dienstags
11:15
-
12:45
MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften, Stephanstraße 1a, gr. Hs
Seminar
Advanced Deep Learning
dienstags
13:30
-
15:00
MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften, Stephanstraße 1a, gr. Hs
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
Beschreibung unter https://www.mathcs.uni-leipzig.de/studium/studienorganisation/modulangebot
M.Sc. Data Science
Vorlesung
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
donnerstags
A
13:15
-
14:45
ScaDS A03.07
Seminar
Computational Modeling in Human-Computer Interaction
donnerstags
B
13:15
-
14:45
ScaDS A03.07
Multimodales Maschinelles Lernen in der Molekularen Biomedizin: Methoden und Anwendungen
Beschreibung unter https://www.mathcs.uni-leipzig.de/studium/studienorganisation/modulangebot
M.Sc. Data Science
Vertiefungsmodul
Vorlesung
Multimodales Maschinelles Lernen in der Molekularen Biomedizin: Methoden und Anwendungen
freitags
13:15
-
14:45
SG 3-11
letzte Änderung: 2024-10-17+02:00