Interdisciplinary Project in Data Science

Submitted by webmaster on Sun, 03/07/2021 - 04:00
Course No: 
194060
Course Type: 
PR
Term: 
2021S
Weekly Hours: 
4.0
Lecturer: 
Allan Hanbury
Language: 
German
Objective: 

Interdisziplinäres Projekt zur Ringvorlesung

Content: 

Projekt zu einer domänspezifischen Fragestellung.
Schritte für das interdisziplinäre Projekt in Data Science
1. Wählen Sie einen Hauptbetreuer/eine Hauptbetreuerin für das Projekt aus.

  •     In der Regel nicht von der Fakultät für Informatik oder Mathematik
  •     Nicht notwendigerweise von der TU Wien
  •     Eine Liste der möglichen Namen finden Sie unten, aber Sie sind nicht auf diese Liste beschränkt.

 2. Besprechen Sie das Projekt mit dem ausgewählten Hauptbetreuer/der ausgewählten Hauptbetreuerin, vereinbaren Sie einen 1-seitigen Entwurf und identifizieren Sie die entsprechende domainspezifische Vorlesung in Data Science  (194.068).3. Auswahl eines Co-Betreuers/einer Co-Betreuerin für das Projekt

  •     In der Regel von der Fakultät für Informatik (oder Mathematik)
  •     Muss von der TU Wien sein.
  •     Z.B. jeder, der einen der Data Science Kurse gehalten hat (Liste unten).

4. Besprechen Sie den 1-seitigen Entwurf mit dem Co-Betreuer/der Co-Betreuerin.5. Verfeinern Sie die Skizze, bis sich beide Betreuer/innen einigen.6. Machen Sie das Projekt7. Regelmäßige Diskussion mit den Betreuern/innen8. Schreiben Sie den Bericht    
Beachten Sie, dass ein Projekt mit dem Unternehmen, für das Sie derzeit arbeiten, im Allgemeinen nicht gut zu den Anforderungen für dieses interdisziplinäre Projekt passt.
Potenzielle Betreuer/innen
Schauen Sie die Liste von Vortragenden der Interdisziplinären Ringvorlesung in den letzten Jahren an.
Potenzielle Ko-Betreuer/innen
A Min Tjoa
Alessio Arleo
Alexander Schindler
Allan Hanbury
Andreas Rauber
Cem Okulmus
Christian Bors
Davide Ceneda
Dimitrios Sacharidis
Elmar Kiesling
Fajar Ekaputra
Florina Piroi
Ivona Brandic
Jesper Larsson Träff
Klaus Nordhausen
Kresimir Matkovic
Manuela Waldner
Margit Pohl
Markus Zlabinger
Marta Sabou
Matthias Lanzinger
Nysret Musliu
Peter Filzmoser
Peter Knees
Rudolf Mayer
Sascha Hunold
Sebastian Hofstätter
Silvia Miksch
Theresia Gschwandtner
Tomasz Miksa
Victor Schetinger
Wolfgang Aigner

Information: 

Steps in the Module “DSA – Domain-Specific Aspects of Data Science”

  1. Attend the Interdisciplinary Lecture Series on Data Science (194.046)
  2. Choose an area
  3. Get theoretical knowledge through attending a lecture in this area (3,0/2,0 VO/VU/SE Fachspezifische Lehrveranstaltungen)
  4. Solve a practical problem in inter-disciplinary project work – Interdisciplinary Project in Data Science (194.060/194.047)

 

Notes: 
Examination: 

Bericht über die Ergenbisse, Präsentation

Recommendation: