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Big Data Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3104 Kurztext
Semester SoSe 2019 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bd-19s/ Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 08:00 bis 10:00 s.t. wöchentlich Gebäude A (Samelson-Campus) - A 009 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 14:00 bis 15:00 c.t. Einzeltermin am 30.08.2019 Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: 2-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export Do. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan   fällt aus     35
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Do. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan         35
Gruppe 2-Gruppe:
Termine Gruppe: 3-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan         35
Gruppe 3-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Jameel, Mohsan , M.S.c durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 4 - 6 8
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-BigDA Big Data Analytics
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Bemerkung

WI MSc

IMIT MSc

Lerninhalte

Dies ist die Übung zur gleichnamigen Vorlesung Big Data Analytics. Hier werden die Lerninhalte aus der Vorlesung vertiefend an Beispielen behandelt.

Zielgruppe

MSc WI & IMIT & AINF & DA - MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019 , Aktuelles Semester: WiSe 2019/20
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