Prof. Dr. Beate Navarro Bullock

Allgemeine Infos Prof. Dr. Navarro Bullock

Allgemeine Informationen rund um die Kurse von Prof. Dr. B. Navarro Bullock

Abschlussarbeiten

Big-Data-Technologien und –Architekturen 1 (KI, SS2021)

Hier finden Sie alle Informationen (Nachrichten, Materialien, Links) zum Kurs Big Data Technologien und Architekturen I.

In diesem Modul lernen Sie die Basiskonzepte und Technologien zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen kennen.

Big-Data-Technologien und –Architekturen 2 (KI, SS2024)

Big-Data-Technologien und –Architekturen 2 (KI, SS2026)

Biostatistik und Datenanalyse

Moodle Kurs für die Vorlesung und Übung Statistik und Datenanalyse

Seminar Next-Gen Databases

Organisation und Materialien für das Seminar im Masterstudiengang BISE

Data Visualization and Data Analytics

Slides and material for the lecture Data Visualization and Data Analytics

Datenbanksysteme (INF, SS2024)

Hier finden Sie Informationen (Nachrichten, Materialien, Links) rund um den Kurs Datenbanksysteme.

Datenbanksysteme (INF, SS2026)

Grundlagen der Informatik UXD  - Teil II: Datenbanken

Nachbereitendes Praxisseminar (PLV2) bei Prof. Navarro

Seminar Responsible Data Science

Suchmaschinen - Information Retrieval im Web

Weitere Kurse

Diskrete Mathematik (Prof. Regensburger)

In der Veranstaltung werden folgende Themengebieten der diskreten Mathematik behandelt:

Bei Franz Regensburger (dieser Moodle -Kursraum)

  • Einführung in die formale Logik höherer Stufe HOL
    • Beweise als syntaktische Objekte
    • Notation auf Papier
    • Notation in der Beweis-Notation ISAR
  • Ordnungs- und Verbandstheorie:
    • Relationen
    • Ordnungen und Halbordnungen
    • Äquivalenzrelationen, Äquivalenzklassen und Quotientenbildung
    • Fixpunktsatz von Knaster-Tarski
  • Aufbauend auf dem Satz von Knaster-Tarski
    • Induktive Mengen mit zugehörigen Induktionsprinzipien
    • Induktive Datentypen mit zugehörigen Induktionsprinzipien

Bei Max Krüger:  (siehe  Kursraum von Max Krüger)

Grundlagen der Informatik UXD  - Teil I: Kommunikation

Methoden der künstlichen Intelligenz (BMI)

Probability and Statistics for CAI1 (Krueger)

Programmieren 2

Das Modul soll den Studierenden das Programmieren in Java sowie Python/R auf praktische Art und Weise unter Verwendung von Industriestandard Methoden, Werkzeuge und Technologien näher bringen. Es lehrt die Studierenden nicht nur die Programmiersprachen Java und Python/R, sondern verbessert auch ihr algorithmisches Denken und ihre Problemlösungsfähigkeiten, so dass sie Code schreiben können, der tatsächlich funktioniert und die gewünschten funktionalen Ergebnisse liefert


Nach Abschluss des Moduls werden die Studierenden in der Lage sein

  • weiterführende Konzepte der Programmiersprache Java anzuwenden
  • Klassenvererbung und Polymorphismus zu verstehen.
  • den objektorientierten Programmentwurf und die Programmentwicklung verstehen.
  • die Programmiersprache Python/R auf Probleme der Bio- und Medizininformatik anzuwenden.
  • Problemstellungen in Quellcode und Algorithmen zu überführen.
  • verschiedene Datentypen und Kontrollstrukturen anzuwenden.