Suchergebnis: Lerneinheiten im Frühjahrssemester 2021

Data Science Master Information
Interdisziplinäre Wahlfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
227-0395-00LNeural SystemsW6 KP2V + 1U + 1AR. Hahnloser, M. F. Yanik, B. Grewe
227-0973-00LTranslational NeuromodelingW8 KP3V + 2U + 1AK. Stephan
227-1032-00LNeuromorphic Engineering II Information
Information für UZH Studierende:
Die Lerneinheit kann nur an der ETH belegt werden. Die Belegung des Moduls INI405 ist an der UZH nicht möglich.

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der ETH für UZH Studierende: Link
W6 KP5GT. Delbrück, G. Indiveri, S.‑C. Liu
227-1034-00LComputational Vision (University of Zurich)
No enrolment to this course at ETH Zurich. Book the corresponding module directly at UZH.
UZH Module Code: INI402

Mind the enrolment deadlines at UZH:
Link
W6 KP2V + 1UD. Kiper
851-0252-06LIntroduction to Social Networks: Theory, Methods and Applications
This course is intended for students interested in data analysis and with basic knowledge of inferential statistics.
W3 KP2GC. Stadtfeld, U. Brandes
851-0254-00LNetwork Science Project
Findet dieses Semester nicht statt.
It is advisable to take at least one of 851-0252-06 Introduction to Social Networks, 851-0252-15 Network Analysis, or 851-0252-13 Network Modeling beforehand.

Proficiency in programming and data analysis are helpful but can be compensated for by a firm understanding of the foundations relevant for the particular study.
W3 KP2PU. Brandes, C. Stadtfeld
851-0586-03LApplied Network Science: Sports Networks Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participant limited to 20
W3 KP2SU. Brandes
851-0739-01LSequencing Legal DNA: NLP for Law and Political Economy
Particularly suitable for students of D-INFK, D-ITET, D-MTEC
W3 KP2VE. 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 KP2VE. Ash
851-0740-00LBig Data, Law, and Policy Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 35.
Students will be informed by 1.3.2021 the latest.
W3 KP2SS. Bechtold
860-0033-00LBig Data for Public Policy Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Masterstudierende und Doktorierende.
W3 KP2GE. Ash, M. Guillot
Data Science Projektkurs
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
263-3300-00LData Science Lab Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Only for Data Science MSc.
W14 KP9PC. Zhang, V. Boeva, R. Cotterell, J. Vogt, F. Yang
Seminar
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
261-5113-00LComputational Challenges in Medical Genomics Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 20.
W2 KP2SA. Kahles, G. Rätsch
263-5225-00LAdvanced Topics in Machine Learning and Data Science Information 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 KP2SF. Perez Cruz
401-3620-21LStudent Seminar in Statistics: Statistical Network Modeling Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Maximale Teilnehmerzahl: 48
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 KP2SP. L. Bühlmann, M. Azadkia
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 1.3.2021 the latest.
W3 KP2SS. 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 KP64DProfessor/innen
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