Suchergebnis: Lehrveranstaltungen im Frühjahrssemester 2020

Data Science Master Information
Interdisziplinäre Wahlfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
851-0739-01LSequencing Legal DNA: NLP for Law and Political Economy
Particularly suitable for students of D-INFK, D-ITET, D-MTEC
W3 KP2V
851-0739-01 VSequencing Legal DNA: NLP for Law and Political Economy2 Std.
Mo13:15-15:00LFW C 5 »
E. Ash
851-0739-02LSequencing Legal DNA: NLP for Law and Political Economy (Course Project)
This is the optional course project for "Building a Robot Judge: Data Science for the Law."

Please register only if attending the lecture course or with consent of the instructor.

Some programming experience in Python is required, and some experience with text mining is highly recommended.
W2 KP2V
851-0739-02 VSequencing Legal DNA: NLP for Law and Political Economy (Course Project)
Mondays, 1pm-3pm
28s Std.E. Ash
851-0740-00LBig Data, Law, and Policy Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 35

Students will be informed by 1.3.2020 at the latest.
W3 KP2S
851-0740-00 SBig Data, Law, and Policy
Bewilligung der Dozierenden für alle Studierenden notwendig.
2 Std.
Mi13:15-15:00IFW E 42 »
19.02.13:15-15:00IFW A 36 »
S. Bechtold
363-1100-00LRisk Case Study Challenge Belegung eingeschränkt - Details anzeigen W3 KP2S
363-1100-00 SRisk Case Study Challenge Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Findet dieses Semester nicht statt.
2 Std.A. Bommier, S. Feuerriegel
Seminar
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
261-5113-00LComputational Challenges in Medical Genomics Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 20.
W2 KP2S
261-5113-00 SComputational Challenges in Medical Genomics2 Std.
Mo13:15-15:00CAB G 57 »
A. Kahles, G. Rätsch
263-3840-00LHardware Architectures for Machine Learning Information
The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.
W2 KP2S
263-3840-00 SHardware Architectures for Machine Learning2 Std.
Do15:15-17:00LEE C 104 »
G. Alonso, T. Hoefler, C. Zhang
263-5225-00LAdvanced Topics in Machine Learning and Data Science Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 20.

The deadline for deregistering expires at the end of the fourth week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.
W2 KP2S
263-5225-00 SAdvanced Topics in Machine Learning and Data Science2 Std.
Mi16:15-18:00LFW E 13 »
F. Perez Cruz
401-3620-20LStudent Seminar in Statistics: Inference in Non-Classical Regression Models Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Maximale Teilnehmerzahl: 24
Hauptsächlich für Studierende der Bachelor- und Master-Studiengänge Mathematik, welche nach der einführenden Lerneinheit 401-2604-00L Wahrscheinlichkeit und Statistik (Probability and Statistics) mindestens ein Kernfach oder Wahlfach in Statistik besucht haben. Das Seminar wird auch für Studierende der Master-Studiengänge Statistik bzw. Data Science angeboten.
W4 KP2S
401-3620-00 SStudent Seminar in Statistics: Inference in Non-Classical Regression Models2 Std.
Mo15:15-17:00HG E 33.1 »
F. Balabdaoui
GESS Wissenschaft im Kontext
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
851-0740-00LBig Data, Law, and Policy Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 35

Students will be informed by 1.3.2020 at the latest.
W3 KP2S
851-0740-00 SBig Data, Law, and Policy
Bewilligung der Dozierenden für alle Studierenden notwendig.
2 Std.
Mi13:15-15:00IFW E 42 »
19.02.13:15-15:00IFW A 36 »
S. Bechtold
» siehe Studiengang Wissenschaft im Kontext: Typ A: Förderung allgemeiner Reflexionsfähigkeiten
» Empfehlungen aus dem Bereich Wissenschaft im Kontext (Typ B) für das D-INFK
» siehe Studiengang Wissenschaft im Kontext: Sprachkurse ETH/UZH
Master-Arbeit
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
261-0800-00LMaster's Thesis
Zur Master-Arbeit wird nur zugelassen, wer:
- das Bachelor-Studium erfolgreich abgeschlossen hat;
- allfällige Auflagen für die Zulassung zum Studiengang erfüllt hat
- in der Kategorie "Kernfächer" mindestens 50 KP erworben hat, darunter die je minimal erforderlichen 16 KP in den Unterkategorien "Datenanalyse"
sowie "Datenmanagement und Datenverarbeitung" und
- in der Kategorie "Data Science Projektkurs" die erforderlichen 14 KP erworben hat.
O30 KP64D
261-0800-00 DMaster's Thesis900s Std.Professor/innen
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