401-4944-20L  Mathematics of Data Science

SemesterFrühjahrssemester 2020
DozierendeA. Bandeira
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-4944-20 GMathematics of Data Science
Planned to take place again in the Autumn Semester 2021.
4 Std.
Di15:15-17:00HG F 7 »
Do15:15-17:00HG G 3 »
A. Bandeira

Katalogdaten

KurzbeschreibungMostly self-contained, but fast-paced, introductory masters level course on various theoretical aspects of algorithms that aim to extract information from data.
LernzielIntroduction to various mathematical aspects of Data Science.
InhaltThese topics lie in overlaps of (Applied) Mathematics with: Computer Science, Electrical Engineering, Statistics, and/or Operations Research. Each lecture will feature a couple of Mathematical Open Problem(s) related to Data Science. The main mathematical tools used will be Probability and Linear Algebra, and a basic familiarity with these subjects is required. There will also be some (although knowledge of these tools is not assumed) Graph Theory, Representation Theory, Applied Harmonic Analysis, among others. The topics treated will include Dimension reduction, Manifold learning, Sparse recovery, Random Matrices, Approximation Algorithms, Community detection in graphs, and several others.
SkriptLink
Voraussetzungen / BesonderesThe main mathematical tools used will be Probability, Linear Algebra (and real analysis), and a working knowledge of these subjects is required. In addition
to these prerequisites, this class requires a certain degree of mathematical maturity--including abstract thinking and the ability to understand and write proofs.


We encourage students who are interested in mathematical data science to take both this course and ``227-0434-10L Mathematics of Information'' taught by Prof. H. Bölcskei. The two courses are designed to be
complementary.
A. Bandeira and H. Bölcskei

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte8 KP
PrüfendeA. Bandeira
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 150 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusThe examination of this course is only offered in the two examination sessions directly following the course: Summer 2020 and Winter 2021.
Hilfsmittel schriftlich10 A4 pages summary (or 5 A4 pages on both sides).
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterKernfächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterAdvanced Core CoursesWInformation
Mathematik BachelorAuswahl: Weitere GebieteWInformation
Mathematik MasterAuswahl: Weitere GebieteWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation