Stundenpläne

    Stundenplan WS 2020



    Stundenplan WS 2020   Studiengang: Master Data Science

    W20 Studiengang: Master Data Science 1. Semester

    10-202-2314 Advanced Information Retrieval
    SWS: 2V+3P
     Export.Soziologie
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Advanced Information Retrieval ]TEMIR.IR-V.K1
    Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval - Vorlesung
    Vorlesung13:15-14:45dienstagsSG 3-11Potthast, Martin
    [ Kurs Advanced Information Retrieval ]TEMIR.IR-V.K1
    Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval - Praktikum
    Praktikum11:15-12:45dienstagsSG 3-11Potthast, Martin
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-INF-DS103 Praktikum für Data Warehousing und Data Mining
    SWS: 2P
     Inf.MDS
    Inf.MDS
     1. Sem.
    3. Sem.
    [ Praktikum für Data Warehousing und Data Mining ]DB.PDW.K1
    Praktikum Data Warehouse und Data Minig
    Praktikum15:15-16:45freitagsSG 2-14Sehili, Ziad;
    Christen, Victor;
    Franke, Martin
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2205 Graphen und biologische Netze
    SWS: 2V+1V+1S+3P
     Bio.Master
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    Math.MP
     3. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Vorlesung Graphentheorie
    Vorlesung14:00-17:00montagsHärtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Seminar Graphentheorie
    Seminar???Härtelstraße 16-18, Raum 0-15Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Praktikum Graphentheorie Nacharbeitszeit | nicht betreut
    Praktikum10:00-17:0018.01.2021-22.01.2021Härtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Praktikum Graphentheorie Teil 1 | betreut
    Praktikum10:00-17:0004.-15.01.2021Härtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2133 Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
    SWS: 2V+2V+2S
     Inf.Bio
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    Math.MP
     1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Vorlesung Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
    Vorlesung11:15-12:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Seminar Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
    Seminar17:15-18:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Vorlesung Signalverarbeitung und Deep Learning
    Vorlesung13:15-14:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2342 Linguistische Annotation und Datenextraktion mit XQuery
    SWS: 2V+P
     Export.PhilFak
    Export.Translatologie
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Linguistische Annotation und Datenextraktion mit XQuery ]DH.LAD.K1
    Linguistic annotation and data extraction with XQuery
    Seminar13:15-14:45donnerstagsHs 19Celano, Giuseppe
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2207 Vertiefungsmodul Sequenzanalyse und Genomik
    SWS: 2V+1V+1Ü+4P
     Bio.Master
    Export.WiPaed
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     1. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Spezialvorlesung Epigenetik
    Vorlesung???Härtelstraße 16-18, S 109Prohaska, Sonja
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Vorlesung Sequenzanalyse und Genomik
    Vorlesung???Härtelstraße 16-18, S 109Bernhart, Stephan;
    Weinberg, Zasha
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Seminar Sequenzanalyse und Genomik
    Seminar???Härtelstraße 16-18, PC Pool 006Bernhart, Stephan;
    Weinberg, Zasha
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Praktikum Sequenzanalyse und Genomik
    Praktikum???Härtelstraße 16-18, S 109Bernhart, Stephan;
    Prohaska, Sonja;
    Weinberg, Zasha
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-INF-DS01 Skalierbare Datenbanktechnologien 1
    SWS: 2V+2V+2S
     Inf.MDS 1. Sem.
    [ Kurs Skalierbare Datenbanktechnologien 1 ]DB.SDBT-1.K1
    Cloud und Big Data Management
    Lehrveranstaltung9:15-10:45dienstagsoffenPeukert, Eric
    [ Kurs Skalierbare Datenbanktechnologien 1 ]DB.SDBT-1.K1
    Vorlesung Data Mining
    Vorlesung11:15-12:45donnerstagsoffenKöpcke, Hanna
    [ Kurs Skalierbare Datenbanktechnologien 1 ]DB.SDBT-1.K1
    Vorlesung Implementierung von DBS 1
    Vorlesung11:15-12:45freitagsoffenRahm, Erhard
    [ Kurs Skalierbare Datenbanktechnologien 1 ]DB.SDBT-1.K1
    Trends in Data Analytics and Machine Learning
    Seminar13:15-16:45freitagsSeminarraum im ScaDS Kompetenzzentrum, Ritterstrasse 9-13Rahm, Erhard
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    09-INF-BI01 Vertiefungsmodul Statistisches Lernen
    SWS: 3V+1V+2P
     Export.PhilFak
    Export.Translatologie
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Grundlagen des statistischen Lernens ]BI.SL.K1
    Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik - Vorlesung
    Vorlesung15:15-16:45montagsHs 19Bogdan, Martin;
    Reiche, Kristin;
    Kühnapfel, Andreas;
    Petroff, David
    Vorlesung11:15-12:45dienstagsHs 19Bogdan, Martin;
    Reiche, Kristin;
    Kühnapfel, Andreas;
    Petroff, David
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-201-2301 Vertiefungsmodul Text Mining - Wissensrohstoff Text
    SWS: 2V+1U+3P
     Export.Journalistik
    Export.WiPaed
    Inf.Bachelor
    Inf.BDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    LA.SInf-Gym
    WiFa.WInf-B
     W. Sem.
    W. Sem.
    5. Sem.
    5. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    9. Sem.
    5. Sem.
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Vorlesung Text Mining
    Vorlesungn.V.Online-KursNiekler, Andreas
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Übung Text Mining
    Übung9:15-10:45montagsPaulinum, P-801Niekler, Andreas
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Praktikum Text Mining
    Praktikum15:15-16:45freitagsOnline-KursKahmann, Christian
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-DIH-0001 Modul Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
    SWS: 2V+2Ü+2P
     Export.PhilFak
    Export.Soziologie
    Export.Translatologie
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Vorlesung Methods and Applications in Digital Humanities
    Vorlesung13:15-14:45montagsPaulinum, P-801Bryan, Maximilian;
    Burghardt, Manuel
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Übung Methods and Applications in Digital Humanities
    Übung15:15-16:45montagsPaulinum, P-801Burghardt, Manuel
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Praktikum Methods and Applications in Digital Humanities
    Praktikum13:15-14:45mittwochsPaulinum, P-801Burghardt, Manuel
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2201 Vertiefungsmodul Wissenschaftliche Visualisierung
    SWS: 4V+4P (ab W17)
     Bio.Master
    Export.WiPaed
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    LA.SInf-Gym
    LA.SInf-MS
    Math.Diplom
    Math.MP
     1. Sem.
    W. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    9. Sem.
    7. Sem.
    ab_5. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Wissenschaftliche Visualisierung ]BSV.Visualisierung.K1
    Vorlesung Wissenschaftliche Visualisierung
    Vorlesung13:15-14:45montagsSG 3-11Scheuermann, Gerik
    Vorlesung15:15-16:45montagsSG 3-11Scheuermann, Gerik
    [ Kurs Wissenschaftliche Visualisierung ]BSV.Visualisierung.K1
    Praktikum Wissenschaftliche Visualisierung
    Praktikumn.V.offenNardini, Pascal
    Studiengang: Master Data Science 1. Semester
    10-202-2323 Vertiefungsmodul Wissens- und Contentmanagement
    SWS: 2V+3P
     Export.Journalistik
    Export.Soziologie
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Wissens- und Contentmanagement ]ASV.WCM.K1
    Wissens- und Contentmanagement - Vorlesung
    Vorlesung13:15-14:45mittwochsSG 2-14??
    [ Kurs Wissens- und Contentmanagement ]ASV.WCM.K1
    Wissens- und Contentmanagement - Praktikum
    Praktikum11:15-12:45mittwochsSG 2-14??

    W20 Studiengang: Master Data Science 3. Semester

    10-202-2314 Advanced Information Retrieval
    SWS: 2V+3P
     Export.Soziologie
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Advanced Information Retrieval ]TEMIR.IR-V.K1
    Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval - Vorlesung
    Vorlesung13:15-14:45dienstagsSG 3-11Potthast, Martin
    [ Kurs Advanced Information Retrieval ]TEMIR.IR-V.K1
    Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval - Praktikum
    Praktikum11:15-12:45dienstagsSG 3-11Potthast, Martin
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-INF-DS103 Praktikum für Data Warehousing und Data Mining
    SWS: 2P
     Inf.MDS
    Inf.MDS
     1. Sem.
    3. Sem.
    [ Praktikum für Data Warehousing und Data Mining ]DB.PDW.K1
    Praktikum Data Warehouse und Data Minig
    Praktikum15:15-16:45freitagsSG 2-14Sehili, Ziad;
    Christen, Victor;
    Franke, Martin
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2205 Graphen und biologische Netze
    SWS: 2V+1V+1S+3P
     Bio.Master
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    Math.MP
     3. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Vorlesung Graphentheorie
    Vorlesung14:00-17:00montagsHärtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Seminar Graphentheorie
    Seminar???Härtelstraße 16-18, Raum 0-15Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Praktikum Graphentheorie Nacharbeitszeit | nicht betreut
    Praktikum10:00-17:0018.01.2021-22.01.2021Härtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    [ Kurs Graphen und biologische Netze ]BI.Netze.K1
    Praktikum Graphentheorie Teil 1 | betreut
    Praktikum10:00-17:0004.-15.01.2021Härtelstraße 16-18, S 109Höner zu Siederdissen, Christian;
    Stadler, Peter F.
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2133 Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
    SWS: 2V+2V+2S
     Inf.Bio
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    Math.MP
     1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Vorlesung Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
    Vorlesung11:15-12:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Seminar Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen
    Seminar17:15-18:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    [ Kurs Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Signalverarbeitung ]NII.KNN.K1
    Vorlesung Signalverarbeitung und Deep Learning
    Vorlesung13:15-14:45mittwochsHs 19Bogdan, Martin
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2342 Linguistische Annotation und Datenextraktion mit XQuery
    SWS: 2V+P
     Export.PhilFak
    Export.Translatologie
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    3. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Linguistische Annotation und Datenextraktion mit XQuery ]DH.LAD.K1
    Linguistic annotation and data extraction with XQuery
    Seminar13:15-14:45donnerstagsHs 19Celano, Giuseppe
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2207 Vertiefungsmodul Sequenzanalyse und Genomik
    SWS: 2V+1V+1Ü+4P
     Bio.Master
    Export.WiPaed
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     1. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Spezialvorlesung Epigenetik
    Vorlesung???Härtelstraße 16-18, S 109Prohaska, Sonja
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Vorlesung Sequenzanalyse und Genomik
    Vorlesung???Härtelstraße 16-18, S 109Bernhart, Stephan;
    Weinberg, Zasha
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Seminar Sequenzanalyse und Genomik
    Seminar???Härtelstraße 16-18, PC Pool 006Bernhart, Stephan;
    Weinberg, Zasha
    [ Kurs Sequenzanalyse und Genomik ]BI.SG.K1
    Praktikum Sequenzanalyse und Genomik
    Praktikum???Härtelstraße 16-18, S 109Bernhart, Stephan;
    Prohaska, Sonja;
    Weinberg, Zasha
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    09-INF-BI01 Vertiefungsmodul Statistisches Lernen
    SWS: 3V+1V+2P
     Export.PhilFak
    Export.Translatologie
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Grundlagen des statistischen Lernens ]BI.SL.K1
    Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik - Vorlesung
    Vorlesung15:15-16:45montagsHs 19Bogdan, Martin;
    Reiche, Kristin;
    Kühnapfel, Andreas;
    Petroff, David
    Vorlesung11:15-12:45dienstagsHs 19Bogdan, Martin;
    Reiche, Kristin;
    Kühnapfel, Andreas;
    Petroff, David
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-201-2301 Vertiefungsmodul Text Mining - Wissensrohstoff Text
    SWS: 2V+1U+3P
     Export.Journalistik
    Export.WiPaed
    Inf.Bachelor
    Inf.BDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    LA.SInf-Gym
    WiFa.WInf-B
     W. Sem.
    W. Sem.
    5. Sem.
    5. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    9. Sem.
    5. Sem.
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Vorlesung Text Mining
    Vorlesungn.V.Online-KursNiekler, Andreas
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Übung Text Mining
    Übung9:15-10:45montagsPaulinum, P-801Niekler, Andreas
    [ Kurs Text Mining ]ASV.TM.K1
    Praktikum Text Mining
    Praktikum15:15-16:45freitagsOnline-KursKahmann, Christian
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-DIH-0001 Modul Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities
    SWS: 2V+2Ü+2P
     Export.PhilFak
    Export.Soziologie
    Export.Translatologie
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Vorlesung Methods and Applications in Digital Humanities
    Vorlesung13:15-14:45montagsPaulinum, P-801Bryan, Maximilian;
    Burghardt, Manuel
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Übung Methods and Applications in Digital Humanities
    Übung15:15-16:45montagsPaulinum, P-801Burghardt, Manuel
    [ Kurs Verfahren und Anwendungen in den Digital Humanities ]CH.VA.K1
    Praktikum Methods and Applications in Digital Humanities
    Praktikum13:15-14:45mittwochsPaulinum, P-801Burghardt, Manuel
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2201 Vertiefungsmodul Wissenschaftliche Visualisierung
    SWS: 4V+4P (ab W17)
     Bio.Master
    Export.WiPaed
    Inf.Bio
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDS
    Inf.MDS
    LA.SInf-Gym
    LA.SInf-MS
    Math.Diplom
    Math.MP
     1. Sem.
    W. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    9. Sem.
    7. Sem.
    ab_5. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Wissenschaftliche Visualisierung ]BSV.Visualisierung.K1
    Vorlesung Wissenschaftliche Visualisierung
    Vorlesung13:15-14:45montagsSG 3-11Scheuermann, Gerik
    Vorlesung15:15-16:45montagsSG 3-11Scheuermann, Gerik
    [ Kurs Wissenschaftliche Visualisierung ]BSV.Visualisierung.K1
    Praktikum Wissenschaftliche Visualisierung
    Praktikumn.V.offenNardini, Pascal
    Studiengang: Master Data Science 3. Semester
    10-202-2323 Vertiefungsmodul Wissens- und Contentmanagement
    SWS: 2V+3P
     Export.Journalistik
    Export.Soziologie
    Inf.Master
    Inf.Master
    Inf.MDH
    Inf.MDS
    Inf.MDS
     W. Sem.
    W. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    1. Sem.
    1. Sem.
    3. Sem.
    [ Kurs Wissens- und Contentmanagement ]ASV.WCM.K1
    Wissens- und Contentmanagement - Vorlesung
    Vorlesung13:15-14:45mittwochsSG 2-14??
    [ Kurs Wissens- und Contentmanagement ]ASV.WCM.K1
    Wissens- und Contentmanagement - Praktikum
    Praktikum11:15-12:45mittwochsSG 2-14??
    letzte Änderung: 2020-12-03 @ 23:59