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ONLINE: Data Science in R - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 113229 Kurztext BW31.7
Semester WS 2020 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 50 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 50
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning-Plattform
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen A1 - Belegung ohne Abmeldung    31.08.2020 09:00:00 - 21.10.2020 07:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
A2 - Belegung mit Abmeldung 2 Wochen    21.10.2020 08:00:00 - 16.11.2020 23:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.
A3 - Belegung ohne Abmeldung    17.11.2020 00:00:01 - 22.02.2021 07:59:59    aktuell
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 12:00 bis 14:00 w. 11.11.2020 bis
12.02.2021
    findet statt

Ort: PC-Pool, CZ3

 
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Opuszko, Marek , Dr. rer. pol. verantwortlich
Möbius, Birgit organisatorisch
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
P-Nr. : 39971 Modulteilprüfung: Vertiefungsmodul Softwaregestützte Datenanalyse: Klausur
BW 31.7 Vertiefungsmodul Data Science in R
P-Nr. : 39974 Vertiefungsmodul Data Science in R: Modulgesamtnote
39973 Vertiefungsmodul Data Science in R: Vorlesung/Übung
Zuordnung zu Einrichtungen
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Inhalt
Bemerkung

Ort: Carl-Zeiß-Str. 3, 2. Etage, PC-Pool

alter Titel: "Softwaregestützte Datenanalyse"

Studienschwerpunkte BA Wiwi (B. Sc.): Wirtschaftsinformatik

BIS: mögliche Wahl nach § 8d Abs. 3 der Studienordnung

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 9 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2020/21 gefunden:
Regelprofil  - - - 1
Volkswirtschaftslehre  - - - 3
Schwerpunkt Stochastik  - - - 5
DigiLab  - - - 9

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