Fakultät für Physik
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Seminar: Big Data Science – Übersicht

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Big Data Science in und außerhalb der Physik

Bachelor-Seminar (3 ECTS)

Dozent

Informationen zur Vorlesung

Zeit und Ort

Mo. 14 ct
Schellingstr. 4, Raum H 537

Die Anmeldung erfolgt per Email an Prof. Thomas Kuhr. Dabei ist eines aus der Liste der noch verfügbaren Themen für den eigenen Vortrag zu wählen.

Datum Thema Sprecher
16.10.17 Vorbesprechung
23.10.17 Zufall, Determinismus und Chaos - Wie viel ist vorhersehbar? Philipp Schmitz-Justen
30.10.17 Frequentistsche und Bayessche Wahrscheinlichkeit - Was ist Wahrscheinlichkeit? Tom Brandstätter
06.11.17 Multivariate Statistik - the Curse of Dimensionality Davide Prosperino
13.11.17 Zufallszahlen - Wie zufällig sind generierte Zufallszahlen? Tobias Laimer
20.11.17 Monte Carlo Simulationen - Erkenntnisse durch die Erschaffung einer virtuellen Welt Nico Reeb
27.11.17 Der Datenfluss in CERN-Experimenten - Von Detektorsignalen zu Messergebnissen Felix Treutwein
04.12.17 Grid- und Cloud-Computing - Daten in der Wolke (Thema vergeben)
11.12.17 Speichertechnologien - Von Prozessorregistern bis zu Archivspeichern
18.12.17 Map-Reduce - Datenverarbeitung auf verteilten Systemen David Bucher
08.01.18 Methoden zur Klassifizierung von Daten - Optimierung von Entscheidungen Gordian Edenhofer
15.01.18 Deep Learning - Hype oder echter Fortschritt? Johannes Wickles
22.01.18 Pattern Recognition - Ordnung schaffen in den Rohdaten der großen Detektoren Alessandro Schwemmer
29.01.18 Visualisierung von Daten - Von Diagrammen bis zu virtuellen Realitäten Valentin Reinhardt

Zum erfolgreichen Bestehen des Seminars ist neben einem eigenen Vortrag eine aktive Teilnahme erforderlich.

Verantwortlich für den Inhalt: Thomas Kuhr