Numerische Methoden für Data Science - Seminar / Kurs von Universität Ulm

Einführung durch Prof. Dr. Karsten Urban

Inhalte

  • Numerische Lineare Algebra für Big Data-Anwendungen: Lösung linearer Gleichungssysteme, Eigenwerte und -vektoren, Singulärwertzerlegung
  • Numerische Lösung hochdimensionaler nichtlinearer Gleichungssysteme
  • Numerische Verfahren für Kalibrierungs- und Maximum-Likelihood-Probleme
  • Numerische Lösung hochdimensionaler nichtlinearer Gleichungssysteme
  • Standard-Software für derartige Problemstellungen

Lernziele

Die Studierenden sollen:

  • die besonderen Herausforderungen bei BigData-Anwendungen in der Numerikeinschätzen und beurteilen können,
  • ausgewählte Algorithmen für hochdimensionale Probleme analysieren, bewertenund anwenden können,
  • vorhandene (kommerzielle) Software-Pakete hinsichtlich deren Anwendbarkeitfür Big Data bewerten.

Zielgruppen

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss.

Inhaltlich: Mathematische Kenntnisse auf Bachelor-Niveau, insbesondere Lineare Algebra (Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und -vektoren, Normen, Skalarprodukte) und Analysis (Funktionen mehrerer Veränderlicher, Satz von Taylor)

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Ulm (Donau), DE
15.10.2021 - 31.03.2022 180 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5783452

Termine

  • 15.10.2021 - 31.03.2022

    Ulm (Donau), DE

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