Suchergebnis: Lerneinheiten im Herbstsemester 2020

Data Science Master Information
Interdisziplinäre Wahlfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
851-0735-09LWorkshop & Lecture Series on the Law & Economics of Innovation Information W2 KP2SS. Bechtold, H. Gersbach, A. Heinemann
851-0760-00LBuilding a Robot Judge: Data Science for Decision-Making Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Particularly suitable for students of D-INFK, D-ITET, D-MTEC
W3 KP2VE. Ash
851-0761-00LBuilding a Robot Judge: Data Science for Decision-Making (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 KP2VE. Ash
Data Science Projektkurs
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
263-3300-00LData Science Lab Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Only for Data Science MSc.
O14 KP9PC. Zhang, V. Boeva, R. Cotterell, J. Vogt, F. Yang
Seminar
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
252-5051-00LAdvanced Topics in Machine Learning Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 40.

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 KP2SJ. M. Buhmann, G. Rätsch, J. Vogt, F. Yang
263-3504-00LHardware Acceleration for Data Processing 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 KP2SG. Alonso, A. Klimovic, C. Zhang
263-5155-00LCausal Representation Learning Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
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 KP2SB. Schölkopf
363-1100-00LRisk Case Study Challenge Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Findet dieses Semester nicht statt.
W3 KP2SA. Bommier, S. Feuerriegel, J. Teichmann
401-5680-00LFoundations of Data Science Seminar Information E-0 KPP. L. Bühlmann, A. Bandeira, H. Bölcskei, J. M. Buhmann, T. Hofmann, A. Krause, A. Lapidoth, H.‑A. Loeliger, M. H. Maathuis, G. Rätsch, C. Uhler, S. van de Geer, F. Yang
401-3620-70LStudent Seminar in Statistics: Multiple Testing for Modern Data Science 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 KP2SM. Löffler, A. Taeb
GESS Wissenschaft im Kontext
» siehe Studiengang Wissenschaft im Kontext: Sprachkurse ETH/UZH
» siehe Studiengang Wissenschaft im Kontext: Typ A: Förderung allgemeiner Reflexionsfähigkeiten
» Empfehlungen aus dem Bereich Wissenschaft im Kontext (Typ B) für das D-INFK
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 KP64DBetreuer/innen
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