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Foto: Matthias Friel

Modul: Advanced Data Assimilation and Modeling B


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


MAT-DSAM3B: Advanced Data Assimilation and Modeling B Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Inhalte

 

Das Modul behandelt eine Auswahl weiterführender Inhalte aus dem Bereich Datenassimilation sowie dem Bereich der Verknüpfung mathematischer Modelle mit Messdaten. Die Themen berühren die statistische Datenanalyse und die Modellierung zeitabhängiger Prozesse.

 

Qualifikationsziele

 

Studierende verfügen über umfassendes, detailliertes und spezialisiertes Wissen auf dem neuesten Erkenntnisstand der Datenassimilation. Studierende verfügen über die Fähigkeit, Datenassimilations- und Inferenzprobleme zu analysieren, auf Paradigmen des Fachgebietes abzubilden, Lösungen zu entwickeln, zu implementieren und die Qualität der Lösungen zu bestimmen. Sie können neue Ideen und Verfahren entwickeln, bei unvollständigen Informationen Alternativen abwägen und unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bewertungsmaßstäbe bewerten.

Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Eine Prüfung der folgenden Formen:

Klausur, 120 Minunten

Mündliche Prüfung, 30 Minuten

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 120

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung und Übung (Vorlesung und Übung) 2V + 2Ü

Erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (70%)

- -

Häufigkeit des Angebots:

WiSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul: keine
Anbietende Lehreinheit: Mathematik
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Data Science WiSe 2018/19 Wahlpflichtmodul