Risk Data Analytics and Machine Learning (Prüfungsordnungsmodul)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Risk data analytics and machine learning)

Stand der importierten Daten ("mein campus"-Datenabzug): 10.12.2020 11:01

Zuordnung zu Studiengängen, Validierung, Einpassung in die Musterstudienpläne:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:einblenden

1. Data Science (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2020w | Vertiefungsrichtungen | Mathematische statistische Datenanalyse (MSD) | Risk Data Analytics and Machine Learning)
2. Data Science (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2020w | Vertiefungsrichtungen | Nicht gewählte Vertiefungsrichtungen | Risk Data Analytics and Machine Learning)
3. Mathematik (1. Staatsprüfung für das Lehramt an Gymnasien)
   (Po-Vers. 2019w | NatFak | Mathematik (1. Staatsprüfung für das Lehramt an Gymnasien) | Module Fachwissenschaft Mathematik | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Risk Data Analytics and Machine Learning)
4. Mathematik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2019w | NatFak | Mathematik (Bachelor of Science) | weitere Module der Bachelorprüfung | Fachmodule Mathematik | Angewandte Mathematik | Risk Data Analytics and Machine Learning)
5. Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2015w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science) | Wahlmodule Mathematik | Risk Data Analytics and Machine Learning)
6. Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Mathematische Wahlpflichtmodule | Risk Data Analytics and Machine Learning)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Risk Data Analytics and Machine Learning (Prüfungsnummer: 51051)
(englische Bezeichnung: Risk data analytics and machine learning)

Prüfungsleistung, schriftlich/mündlich, Drittelnoten (mit 4,3), 3 Leistungspunkte

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

pordnr: 116388, pmaxver: 3, pmaxvbe: 1

Risk Data Analytics and Machine Learning (Prüfungsnummer: 51052)
(englische Bezeichnung: Risk data analytics and machine learning)

Studienleistung, Übungsleistung, unbenotet, 2 Leistungspunkte

pordnr: 116390, pmaxver: 3, pmaxvbe: 1

UnivIS-Module:

Diesem Prüfungsordnungsmodul wurden noch keine UnivIS-Module zugeordnet.