B.Sc. Data Science: Kommentiertes Vorlesungsverzeichnis für Erstsemester

Erstsemesterempfehlungen B.Sc. Data Science

Hier findest Du alle Lehrveranstaltungen, die wir Dir im ersten Fachsemester Deines B.Sc.-Studiums Data Science empfehlen:

Einführung in die Data Science

In diesem Modul, das wir kurz Data nennen, lernst Du alles, um Deine ersten kleinen Data Science-Projekte selbst angehen zu können. Du erfährst, was typische Data-Science-Phänomene sind, bekommst erste Einblicke in die Theorie, lernst etwas Coding - und das alles anhand kleiner Data-Science-Projekte. Das Modul dient auch der Orientierung im weiteren Studium. Es gibt Dir einen Überblick über das Fach Data Science und macht klar, welche Rolle spätere Module wie etwa Mathematik, die Konnektoren und die "Data Science 1-3"-Triologie in Deinem Studium spielen werden.

Modulbestandteile:

Das Modul DAT-B-DATA besteht aus:

• VL Data Science (5 SWS, 5 LP)
• Ü Data Science A (5 SWS, 5 LP)
• Ü Data Science B (2 SWS, 2 LP)

Modulprüfung:

Du schließt das Modul gegen Ende der Vorlesungszeit mit einer Klausur ab. Für die Klausur kannst Du vorher durch freiwillige Übungsaufgaben in der Ü Data Science B bis zu 10 % Bonuspunkte sammeln.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science

Programmierung

Selbst erste Computerprogramme entwickeln – das kannst Du nach Abschluss der Programmierung. Du eignest Dir damit eines der wichtigsten Skills für das Studium und Deinen künftigen Beruf als Data Scientist an. Studierende der Informatik und Data Science lernen hier in der Praxis, eigene Programme zu schreiben. Wir starten dabei zum Einstieg mit der Programmiersprache PYTHON - einer Scriptsprache - und programmieren anschließend mit der objektorientierten Sprache JAVA. Wichtiger Bestandteil des Moduls sind dabei Rechnerübungen, bei denen wir mit einfachen Programmieraufgaben beginnen und später ein kleineres Projekt entwickeln werden. Du erwirbst nicht nur Programmier-Skills (in PYTHON und JAVA), sondern lernst auch den Umgang mit Software-Entwicklungsumgebungen zur Erstellung Deiner Programme. Welche Tools sind für Data Scientists Must-haves? Wie und wo werden sie angewendet?
Neben den Standardtools der Programmierpraxis werden Dir weitere Themen und Tools wie Linux Basics, Scripting, GitHub Issues oder Markdown vorgestellt, welche Dich bei Deinen zukünftigen Data-Science-Projekten unterstützen werden.

Modulbestandteile:

Das Modul DAT-B-PROG besteht aus:

• VL Programmieren I (2 SWS, 4 LP)
• Ü Programmieren I (2 SWS, 2 LP)
• VL Developer Skills (1 SWS, 1 LP)
• Ü Developer Skills (2 SWS, 2 LP)

Modulprüfung:

Du schließt das Modul gegen Ende der Vorlesungszeit mit einer Klausur zu Programmieren I ab.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science

Mathematik 1 FIDS

Data Science ist ohne Mathematik eine halbe Sache. Du solltest die Mathematik also zu Deiner Verbündeten machen! Darum geht es in diesem Modul. Studierende der Informatik und Data Science üben sich hier gemeinsam in mathematischem Denken und erweitern ihre mathematischen Fähigkeiten.

In der ersten Hälfte des Moduls erfährst Du, wie Dich mathematisches Denken zu einem besseren Data Scientist bzw. Informatiker macht. Zum Beispiel lernst Du die mathematischen Grundlagen von Graphen und Bäumen kennen. Mit diesen Konzepten gibst Du Daten Struktur oder detektierst und beschreibst Strukturen, die Daten inhärent haben. Mit Graphen und Bäumen kannst Du auch Algorithmen entwickeln, die die Suche nach Daten effizienter machen und vieles mehr. Je besser Du die darunter liegenden mathematischen Konzepte verinnerlichst, desto besser wirst Du diese nutzen können.

Der zweite Teil des Moduls widmet sich Linearer Algebra (LA). Ohne LA gäbe es keine Computergraphik, keine Neuronalen Netze, keine Data Science. All dies braucht Durchblick in hochdimensionalen Räumen. Den bekommst Du hier. Wir untersuchen Lineare Gleichungssysteme, Vektorräume und deren Unterräume, Basen, lineare Abbildungen und deren Beschreibung als Matrizen. Hast Du erst den Durchblick in LA, legen wir im zweiten Semester in Data Science und Informatik dann richtig los.

Modulbestandteile:

Das Modul INF-BSc-P06 besteht aus:

• VL Grundlagen der Mathematik (FIDS) (1 SWS, 2 LP)
• Ü Grundlagen der Mathematik (FIDS) (1 SWS, 1 LP)
• VL Lineare Algebra I (FIDS) (1 SWS, 2 LP)
• Ü Lineare Algebra I (FIDS) (1 SWS, 1 LP)

Modulprüfung:

In der ersten Hälfte der Vorlesungszeit (bis ca. Dezember) finden die VL+Ü Grundlagen der Mathematik (FIDS) mit insgesamt 4 SWS (2 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung) statt, in der zweiten Hälfte der Vorlesungszeit finden die VL+Ü Lineare Algebra I (FIDS) statt.
Du schließt das Modul ab mit einer Klausur zu Grundlagen der Mathematik (FIDS), die voraussichtlich im Dezember stattfinden wird, und einer Klausur zur Linearen Algebra I (FIDS) gegen Ende der Vorlesungszeit. Dadurch kannst Du Dich bei jeder Klausur auf einen überschaubaren Teilbereich der Mathematik konzentrieren.
Zusätzlich musst Du für den Abschluss des Moduls in einer der Übungen (Grundlagen der Mathematik oder Lineare Algebra) die Übungsaufgaben absolvieren. Wenn Du zusätzlich die freiwilligen Übungsaufgaben in der anderen Übung bestehst, kannst Du bis zu 10 % Bonuspunkte für die entsprechende Klausur sammeln.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science

Studium Universale

Du willst Fremdsprachen vertiefen oder neu erlernen? Dich interessiert, was in Physik, Geschichte oder Kulturwissenschaften gelehrt wird? Oder Du möchtest unbedingt in bestimmte Gebiete der Data Science tiefer einsteigen?

In diesem Modul hast Du im Umfang von 16 LP die Chance, Dir ein individuelles wissenschaftliches Profil aufzubauen. Falls Du Lust hast, kannst Du auch ein berufsrelevantes Praktikum absolvieren und es Dir bei vorheriger Absprache anrechnen lassen.

Ziel des Moduls DAT-B-UNIV ist vor allem, dass Du Deinen Horizont erweiterst oder Deine Fachkenntnisse vertiefst. Falls Du daher im Vorlesungsverzeichnis eine Lehrveranstaltung findest, die Du gerne absolvieren möchtest, die jedoch unter dem Modul DAT-B-UNIV im Vorlesungsverzeichnis zum B.Sc. Data Science (noch) nicht aufgeführt ist, kannst Du Dich einfach bei uns unter studienberatung.ds@ur.de melden.

Wichtiger Hinweis zu Kursanmeldungen

Beachte bei der Belegung von Lehrveranstaltungen anderer Fächer oder universitärer Einrichtungen, dass andere Zeiträume für die Kursanmeldung gelten können.

Sprachkurse

Für das Modul DAT-B-UNIV stehen Dir auch alle Sprachkurse des Zentrums für Sprache und Kommunikation (ZSK) offen. Diese findest Du im Campusportal SPUR (im Vorlesungsverzeichnis unter "Angebot für Hörer aller Fakultäten" -> "Veranstaltungen des Zentrums für Sprache und Kommunikation (ZSK)"). Bitte beachte, dass die Anmeldefristen für die Sprachkurse bereits vor Vorlesungsbeginn enden.

Das Studium Universale im ersten Semester

Zum Studienanfang empfehlen wir Dir, im Rahmen des Moduls DAT-B-UNIV einen Kurs im Umfang von ca. 3 LP zu absolvieren. Seitens der FIDS bieten sich hier insbesondere die Vorlesung „Informatik und Gesellschaft“ (3 LP) oder der Sprachkurs „English for Computer Science“ (3 LP) an. Du kannst aber auch andere Veranstaltungen absolvieren. Bitte beachte dabei, dass die Anmeldefristen für andere Veranstaltungen zumeist vor Vorlesungsbeginn enden. Die erstgenannten und weitere Veranstaltungen findest Du im Vorlesungsverzeichnis in SPUR.

Detailinformationen zum Modul:

Modulkatalog B.Sc. Data Science