Suchergebnis: Lerneinheiten im Frühjahrssemester 2020
Statistik Master  Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können. | ||||||
 KernfächerIn der Regel werden die Kernfächer in jedem Themenbereich sowohl in einer mathematisch ausgerichteten als auch in einer anwendungsorientierten Art angeboten. Pro Themenbereich wird jeweils nur eine dieser beiden Arten für das Master-Diplom angerechnet. | ||||||
| Regression Kein Angebot in diesem Semester (401-3622-00L Statistical Modelling findet im Herbstsemester statt). | ||||||
| Varianzanalyse und Versuchsplanung Kein Angebot in diesem Semester | ||||||
| Multivariate Statistik | ||||||
| Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 401-6102-00L | Multivariate Statistics Findet dieses Semester nicht statt. | W | 4 KP | 2G | keine Angaben | |
| 401-0102-00L | Applied Multivariate Statistics | W | 5 KP | 2V + 1U | F. Sigrist | |
| Zeitreihen und stochastische Prozesse | ||||||
| Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
| 401-6624-11L | Applied Time Series | W | 5 KP | 2V + 1U | M. Dettling | |
| Mathematische Statistik Kein Angebot in diesem Semester | ||||||
| Vertiefungs- und Wahlfächer | ||||||
| Statistische und mathematische Fächer | ||||||
| Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
| 401-4632-15L | Causality | W | 4 KP | 2G | C. Heinze-Deml | |
| 401-4627-00L | Empirical Process Theory and Applications | W | 4 KP | 2V | S. van de Geer | |
| 401-3632-00L | Computational Statistics | W | 8 KP | 3V + 1U | M. H. Maathuis | |
| 401-3602-00L | Applied Stochastic Processes Findet dieses Semester nicht statt. | W | 8 KP | 3V + 1U | keine Angaben | |
| 401-3642-00L | Brownian Motion and Stochastic Calculus | W | 10 KP | 4V + 1U | W. Werner | |
| 401-6228-00L | Programming with R for Reproducible Research | W | 1 KP | 1G | M. Mächler | |
| 401-3629-00L | Quantitative Risk Management | W | 4 KP | 2V + 1U | P. Cheridito | |
| 401-4658-00L | Computational Methods for Quantitative Finance: PDE Methods  | W | 6 KP | 3V + 1U | C. Schwab | |
| 401-2284-00L | Mass und Integral | W | 6 KP | 3V + 2U | F. Da Lio | |
| 401-3903-11L | Geometric Integer Programming | W | 6 KP | 2V + 1U | J. Paat | |
| 401-4944-20L | Mathematics of Data Science | W | 8 KP | 4G | A. Bandeira | |
| 227-0434-10L | Mathematics of Information | W | 8 KP | 3V + 2U + 2A | H. Bölcskei | |
| 261-5110-00L | Optimization for Data Science | W | 8 KP | 3V + 2U + 2A | B. Gärtner, D. Steurer | |
| 252-0220-00L | Introduction to Machine Learning Limited number of participants. Preference is given to students in programmes in which the course is being offered. All other students will be waitlisted. Please do not contact Prof. Krause for any questions in this regard. If necessary, please contact studiensekretariat@inf.ethz.ch | W | 8 KP | 4V + 2U + 1A | A. Krause | |
| 252-0526-00L | Statistical Learning Theory | W | 7 KP | 3V + 2U + 1A | J. M. Buhmann, C. Cotrini Jimenez | |
| 252-3900-00L | Big Data for Engineers This course is not intended for Computer Science and Data Science MSc students! | W | 6 KP | 2V + 2U + 1A | G. Fourny | |
| 263-5300-00L | Guarantees for Machine Learning | W | 5 KP | 2V + 2A | F. Yang | |
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