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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Chemie
TU München
Bachelor of Science Chemie
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
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In diesem Modul lernst Du die grundlegenden Techniken und Werkzeuge zur Analyse von Daten. Es wird besonderer Wert auf statistische Methoden und die Interpretation von Ergebnissen gelegt.
Hier wirst Du mit der Programmiersprache Python vertraut gemacht und erlernst deren Anwendung zur Lösung von Data-Science-Problemen. Der Fokus liegt auf praktischen Programmierübungen.
Dieses Modul behandelt grundlegende und fortgeschrittene Konzepte in der Algorithmik und Datenstrukturierung. Es wird großen Wert auf die Effizienz und Anwendung der Algorithmen gelegt.
In diesem Modul lernst Du, wie Du Daten effektiv visualisieren und präsentieren kannst. Du wirst verschiedene Techniken und Tools erkunden, um aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen.
Dieses Modul bietet eine Einführung in die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens. Du wirst lernen, wie Modelle entwickelt, trainiert und bewertet werden.
Die Vorlesung 'Programmierung und Data-Science' an der Technischen Universität München ist ein integraler Bestandteil des Studiengangs Chemie und bietet Dir eine wertvolle Einführung in die Welt der Datenverarbeitung und -analyse. Die Vorlesung ist als Kombination aus theoretischem Unterricht und praktischen Anwendungen konzipiert, was Dir ein ausgewogenes und praxisnahes Verständnis der Materie vermittelt. Am Ende des Kurses wirst du Dein Wissen durch eine Klausur und eine Projektarbeit unter Beweis stellen. Diese Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung gliedert sich in mehrere Module mit einer ausgewogenen Zeitverteilung zwischen Theorie und praktischen Anwendungen
Studienleistungen: Es wird ein Abschlussprüfungsverfahren geben, das auf einer Kombination aus Klausur und Projektarbeit basiert
Angebotstermine: Die Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Datenanalyse, Programmierung in Python, Algorithmen und Datenstrukturen, Visualisierung von Daten, Einführung in maschinelles Lernen
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Xiao J.
Tao U.
Julia Z.
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