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Die Note der Lehrveranstaltung setzt sich aus den Bewertungen des Statistik-Coachs, der Hausübung und des Data-Science-Projekts zusammen. Alle Teile werden über die e-Learning-Plattform BOKUlearn ("Moodle") abgewickelt.
Es werden zwei Online-Beispiele im Statistik-Coach angeboten. Diese dienen
Dabei sind, abhängig vom jeweiligen Beispiel, unterschiedlich viele Punkte erreichbar. Es sind maximal 10 Abgabeversuche (innerhalb der jeweiligen Abgabefrist von ca. 2-3 Wochen) möglich; der letzte Versuch wird gewertet.
Die Hausübung ist eine Gruppenarbeit die in Form eines kurzen Berichtes als PDF-Datei abgegeben wird, wobei abschließend ein Abgabekolloquium stattfindet.
Im Data-Science-Projekt werden anhand größerer Datensätze relevante Fragestellungen bearbeitet und abschließend ein Extended Abstract erstellt. Die Studierenden geben einander Peer‑Feedback, das in das Abstract einfließen soll. Anschließend wird das endgültige Abstract erstellt und abgegeben.
Im Vorlesungsteil werden die Data-Science-Verfahren einführend erläutert und anhand von Anwendungsbeispielen erklärt.
Die Lehrveranstaltung gilt nur dann als bestanden, wenn
erreicht werden. Andernfalls wird ein negatives Zeugnis ausgestellt.
Das Gesamtergebnis $P$ der Lehrveranstaltung setzt sich zusammen als gewichtete Summe der erreichten Prozentpunkte aus Coach‑Beispielen, Hausübung und Data-Science-Projekt:
P = 0.2 x Coach + 0.35 x HÜ + 0.45 x Data-Science-Projekt
unter Anwendung des folgenden Notenschlüssels:
| Gesamtergebnis | Note |
|---|---|
| 50% ≤ $P$ < 60% | genügend |
| 60% ≤ $P$ < 75% | befriedigend |
| 75% ≤ $P$ < 90% | gut |
| 90% ≤ $P$ ≤ 100% | sehr gut |
Note für Vorlesungsteil plus Übungsteil gesamt