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Lecture "Ramp Up Course Computer Science"

Lecturers and TAs

Lecturers:

  • Prof. Dr. Wolf-Tilo Balke (IfIS)
  • Prof. Dr.-Ing. Thomas Thüm (ISF)
  • Prof. Dr. Martin Johns (IAS)
  • Prof. Dr.-Ing. Christian Dietrich (IBR-VSS)

Teaching Assistants:

  • M. Sc. Florian Plötzky (IfIS)
  • M. Sc. Simon Koch (IAS)
  • M. Sc. Niklas Gollenstede (IBR-VSS)

Classification:   Master Data Science

Credits: 10

Exam: oral

Regular Dates:

  • Lectures every Monday (15:00 - 16:30) and Friday (08:00 - 09:30)
  • Exercises every Friday (09:45 - 11:15)

Rooms will be announced soon.

About this course

This module is provided by the Institute for Information Systems (IfIS), the Institute of Software Engineering and Automotive Informatics (ISF), the Institute for Application Security (IAS), and the Reliable System Software group of the Institute of Operating Systems and Computer Networks (IBR-VSS).

Participation and Examination

The audience of this course are Data Science master students with a BSc in mathematics (or a comparable topic). Data Science students with a BSc in computer science should refer to the corresponding ramp up course in mathematics!

The module is concluded by an oral exam. More information on the exam will follow at the end of the semester. In general, if you have any organizational questions, please contact Florian Plötzky.

Lecture Modes

Note that this course starts after the joint ramp up period (i.e., on April 14). All exercises of the course are live events, the lectures are either live or on-demand.

Course Material

We will publish all slides, exercises, and videos exclusively in Stud.IP.

You will automatically be enrolled for this course in Stud.IP if you are eligible. If you are not assigned until April 10 please contact Florian Plötzky.

Summary

After successful completion of this module, students have a basic understanding of the underlying concepts of computer science that are necessary for data science.

They are able to

  • design and develop software systems for data analysis (ISF)
  • understand and implement distributed analysis processes (IBR-VSS)
  • apply and operate modern database systems (IfIS)
  • evaluate and protect the security and privacy of data (IAS)
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