Technische Universität Ilmenau

Master Seminar Data Science - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Master Seminar Data Science im Studiengang Master Data Science 2026
Modulnummer201354
Prüfungsnummer2400950
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 24 (Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften)
Modulverantwortliche(r) Manja Krümmer
Turnusganzjährig
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)22
Selbststudium (h)128
VerpflichtungPflichtmodul
Abschlussalternative Prüfungsleistung
Details zum Abschluss

Presentation followed by a discussion

The lecturer and/or the examination office will inform about details and specific times.

Link zum Moodle-Kurs
Lehrende

Lecturers from the computer science disciplines of Faculty Computer Science and Automotion and from the Institute of Mathematics

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

​Students are able to independently work their way into a challenging and complex data science topic. They can familiarize themselves with current scientific findings, analyze, and evaluate them. They are capable of summarizing insights from the literature, contextualizing them, completing missing steps, and preparing them for presentation. They can present the developed content in a lecture and reflect on it in a subject-specific discussion.

Inhalt

The seminar teaches working with scientific literature and other relevant content as well as presenting results.
- Development of a data science topic under supervision
- Documentation of the work (literature review, state of knowledge)
- Presentation with subsequent discussion

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Paper, Presentations

Literatur

Topic-specific literature will be provided by the supervisor, and additional ressources should be independently researched by the student.
It is also recommended to consult literature on academic writing, literature research (such as resources provided by the library), and presentation techniques.

Lehrevaluation