Informatik · Level 22
Einzelpreis
935,90 €
Auf einen Blick
Fakten
- Titel
- Informatik – Edge Computing – Einheit 3 (Capstone / Thesis-Vorbereitung)
- Fach
- Informatik
- Level
- 22
- Geschätzte Dauer
- ca. 630 Minuten
- Lektionen
- 35
- Workload
- 12 ECTS
- Prüfungsform
- Capstone-Projekt und Verteidigung
- Programm
- BSc Data Science
- Modultyp
- Capstone / Thesis-Vorbereitung
Themen: KI und Machine Learning – Überblick, Mathematische Grundlagen für ML, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering, Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensembles
Kurs
Beschreibung
Informatik – Edge Computing – Einheit 3 (Capstone / Thesis-Vorbereitung)
Hochschulmodul der Fakultät Informatik und Digitale Technologien im Programm BSc Data Science: Capstone / Thesis-Vorbereitung zu „Edge Computing – Einheit 3“ mit offenen Datensätzen, kritischer Quellenarbeit und peer-orientiertem Feedback. Das Modul verbindet konzeptionelle Tiefe mit anwendungsnaher Kompetenzentwicklung auf universitärem Niveau und bereitet systematisch auf weiterführende Module, Prüfungen und forschungsnahe Arbeiten vor.
Was dich erwartet
In der Lernhalle der INFORAL Akademie arbeitest du schrittweise an klaren Lektionen — mit Fortschrittsanzeige und, wo verfügbar, Tutor-Begleitung. Weitblick hilft dir, passende Folgemodule nach Fach und Stufe zu finden.
Lernziele
- Konzepte von Edge Computing – Einheit 3 präzise erklären
- Methoden des Modultyps Capstone / Thesis-Vorbereitung auf Fallkonstellationen anwenden
- Ergebnisse kritisch evaluieren und wissenschaftlich kommunizieren
Aufbau
- KI und Machine Learning – Überblick
- Mathematische Grundlagen für ML
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Feature Engineering
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Entscheidungsbäume
- Random Forests und Ensembles
Voraussetzungen
fachliche Grundkompetenz des Studiengangs oder äquivalente Qualifikation; Bereitschaft zu selbstorganisiertem Lernen und wissenschaftlicher Argumentation
Kompetenzen
Was du lernst
- Konzepte von Edge Computing – Einheit 3 präzise erklären
- Methoden des Modultyps Capstone / Thesis-Vorbereitung auf Fallkonstellationen anwenden
- Ergebnisse kritisch evaluieren und wissenschaftlich kommunizieren
Akademie
Was diesen Kurs auszeichnet
Was diesen Kurs auszeichnet
Statt reiner Textwände erhältst du 35 strukturierte Lektionen in der spielbaren Lernhalle — mit Fortschritt und, wo verfügbar, Tutor-Unterstützung. Schwerpunkt laut Katalog: offenen Datensätzen, kritischer Quellenarbeit und peer-orientiertem Feedback.
Weitblick ordnet den Kurs nach Fach und Level ein; diese Entdeckungsseite macht Ziele, Aufbau und Einsatz klar — ohne Jobversprechen.
Kontext
Hintergrund
Hintergrund
Veröffentlichter Katalogeintrag der INFORAL Akademie (Fach Informatik, Level 22, Programm BSc Data Science). Pflege über Course Builder und Publish-Prozess; Entdecken-Texte werden aus Katalogdaten strukturiert — ohne erfundene Infrastruktur.
Praxis
Anwendungsbereiche
- Vertiefung im Programm BSc Data Science
- Arbeit im Format Capstone / Thesis-Vorbereitung mit klaren Etappen in der Lernhalle
- Vorbereitung auf die Prüfung: Capstone-Projekt und Verteidigung
- Fokus vertiefen: offenen Datensätzen, kritischer Quellenarbeit und peer-orientiertem Feedback
- Auffrischung vor fortgeschrittenen Modulen in Weitblick
- Gemeinsames Lernen in Lernpfaden der Akademie
Weiter
Potenzial
Potenziale
Mit abgeschlossenem Modul stärkst du dein Verständnis von „Edge Computing – Einheit 3“ und kannst Folgekursen in Weitblick gezielter folgen. Karriereversprechen gibt es bewusst nicht — dafür ehrliche, nutzbare Kompetenzbausteine.
Nächster Schritt
Zur Lernhalle — starte jetzt mit der ersten Lektion.