Semesterübersicht
Prüfung Mathematische Grundlagen des Deep Learning (Wiederholung) (130396)
Termin
So 01:00 - 02:30, Einzel, am 27.12.2015, mündliche Prüfungen
Studiengang
Angewandte Mathematik Master (1. - 4. Semester)
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Vorlesung Statistik W-3 (130810)
Termine
- Mo 13:45 - 15:15, A/B Woche, 13.10.2025 bis 02.02.2026, Großer Hörsaal / 0.06
- Di 09:15 - 10:45, A/B Woche, 14.10.2025 bis 03.02.2026, Großer Hörsaal / 0.06
Studiengänge
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester)
- Informatik Bachelor (3. Semester)
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester)
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2019
- Energietechnik und Energiewirtschaft EOK (3. Semester) / Prüfungsordnung 2021
- Wirtschaftsingenieurwesen (3. Semester) / Prüfungsordnung 2023
- Wirtschaftsinformatik Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- BWL - dual Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
Lehrinhalt
Wahrscheinlichkeitstheorie: Kombinatorik, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsgrößen und deren Verteilungen, zufällige Vektoren, Unabhängigkeit von Zufallsgrößen, Transformation von Zufallsgrößen, wichtige Verteilungen der Statistik, Gesetze großer Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz; Mathematische Statistik: Punktschätzungen, Konfidenzintervalle, Signifikanztests, Regressionsanalyse
Literatur
Beichelt: Stochastik für Ingenieure (Teubner, 1995);
Beyer, Hackel, Pieper: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik (Teubner, 1995);
Storm: Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle (Fachbuchverlag Leipzig, 2001)
Übung Statistik W-3 (UE) (130811)
Termine
- Di 13:45 - 15:15, A/B Woche, 14.10.2025 bis 03.02.2026, Zentrales Hörsaalgebäude / SR 2
- Mi 13:45 - 15:15, A/B Woche, 15.10.2025 bis 04.02.2026, Hauptgebäude / HG 0.19
Studiengänge
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester)
- Informatik Bachelor (3. Semester)
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester)
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2019
- Energietechnik und Energiewirtschaft EOK (3. Semester) / Prüfungsordnung 2021
- Wirtschaftsingenieurwesen (3. Semester) / Prüfungsordnung 2023
- Wirtschaftsinformatik Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- BWL - dual Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
Lehrinhalt
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Konsultation Statistik W-3 (Konsultationen) (130812)
Termin
Mi 17:30 - 19:00, A/B Woche, 15.10.2025 bis 04.02.2026, Hauptgebäude / HG 0.17
Studiengänge
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2019
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester)
- Informatik Bachelor (3. Semester)
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester)
- Energietechnik und Energiewirtschaft EOK (3. Semester) / Prüfungsordnung 2021
- Wirtschaftsingenieurwesen (3. Semester) / Prüfungsordnung 2023
- Wirtschaftsinformatik Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- BWL - dual Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Tutorium Statistik W-3 - Tutorenanleitung (130813)
Kontakt
Dr. rer. nat. Markus Gäbler
SWS
2.0
Prüfung Statistik W-3 (130815)
Termin
Mo 11:00 - 13:00, Einzel, am 16.03.2026, Großer Hörsaal / 0.06
Studiengänge
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester)
- Informatik Bachelor (3. Semester)
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (3. Semester)
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2019
- Energietechnik und Energiewirtschaft EOK (3. Semester) / Prüfungsordnung 2021
- Wirtschaftsingenieurwesen (3. Semester) / Prüfungsordnung 2023
- BWL - dual Bachelor (3. Semester) / Prüfungsordnung 2024
Voraussetzung
Mathematik Grundkurs 1 + 2
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Leistungsnachweis
1. Prüfung
Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Hartmann
Modul
Mathematik W-3 (Statistik) (11917)
Vorlesung Mathematical Foundations of Data Science (130830)
Termine
- Di 15:30 - 17:00, A/B Woche, 14.10.2025 bis 03.02.2026, Zentrales Hörsaalgebäude / HS B
- Do 11:30 - 13:00, A/B Woche, 16.10.2025 bis 05.02.2026, Zentrales Hörsaalgebäude / HS B
Studiengang
Mathematical Data Science Master (1. - 3. Semester) / Prüfungsordnung 2025
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Hartmann
SWS
4.0
Modul
Mathematical Foundations of Data Science (13639)
Übung Mathematical Foundations of Data Science (130831)
Termin
Mo 11:30 - 13:00, A/B Woche, 13.10.2025 bis 02.02.2026, Lehrgebäude 1A / 304
Studiengang
Mathematical Data Science Master / Prüfungsordnung 2025
Lehrinhalt
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Prüfung Mathematical Foundations of Data Science (130832)
Studiengang
Mathematical Data Science Master (1. - 3. Semester) / Prüfungsordnung 2025
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Hartmann
Modul
Mathematical Foundations of Data Science (13639)
Seminar Forschungsseminar Stochastik (130850)
Termin
Mi 11:30 - 13:00, A/B Woche, 15.10.2025 bis 04.02.2026, Hauptgebäude / HG 3.45
Studiengang
Angewandte Mathematik Master (1. - 4. Semester)
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Kontakt
- Prof. Dr. rer. nat. Carsten Hartmann
- Prof. Dr. rer. nat. habil. Ralf Wunderlich
- Prof. Dr. rer. nat. habil. Wolfgang Freudenberg
SWS
2.0
Modul
Master-Seminar (11503)
Prüfung Mathematik W-2 - Wiederholung (130890)
Termin
Fr 11:00 - 13:00, Einzel, am 20.03.2026, Großer Hörsaal / 0.06
Studiengänge
- Betriebswirtschaftslehre Bachelor (2. Semester)
- Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor (2. Semester)
Lehrinhalt
Die Lehrinhalte entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung.
Lernmethoden und Lernziele
In den Vorlesungen erlernen die Studenten grundlegende mathematische Methoden zur Lösung einfacher Probleme mit wirtschaftsmathematischem Hintergrund. Es werden Kenntnisse in Linearer Algebra und Analysis vermittelt. Die Studenten erlangen Sicherheit im Umgang mit mathematischen Objekten und Strukturen (wie Zahl, Menge, Matrix, Vektor, Abbildung) und im logischen Schließen. Einblicke in numerische Aspekte fördern das Problembewußtsein für die praktische Anwendung mathematischer Methoden.
Die Übungen und Hausaufgaben dienen der Umsetzung theoretischer Kenntnisse bei der Bearbeitung von Testbeispielen. Die Studenten werden zur selbständigen Problemlösung und kritischen Einschätzung von Methoden befähigt. Sie erlangen Fertigkeiten der Abstraktion und mathematisch korrekten Darstellung von Lösungswegen.
Zentrales Thema des 1. Semesters bilden Lineare Modelle einschließlich der Lösung linearer Gleichungssysteme. Mit Einführung der Begriffe Grenzwert und Funktion wird zur Analysis übergeleitet. Im 2. Semester werden Nichtlineare Modelle anhand von Funktionen mehrerer Veränderlicher und ihre Extremwerte behandelt. Dynamische Modelle werden in Form einfacher Differentialgleichungen exemplarisch eingeführt.
Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Hartmann
Modul
Mathematik W-2 (11117)