Informatik · Level 25
Einzelpreis
1029,90 €
Auf einen Blick
Fakten
- Titel
- Informatik – Verteilte Systeme (Capstone / Thesis-Vorbereitung, Master)
- Fach
- Informatik
- Level
- 25
- Geschätzte Dauer
- ca. 594 Minuten
- Lektionen
- 33
- Workload
- 12 ECTS
- Prüfungsform
- Capstone-Projekt und Verteidigung
- Programm
- MSc Machine Learning
- Modultyp
- Capstone / Thesis-Vorbereitung, Master
Themen: KI und Machine Learning – Überblick, Datenbeschaffung und Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Train/Validation/Test-Splits, Lineare Regression, k-Nearest Neighbors, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines
Kurs
Beschreibung
Informatik – Verteilte Systeme (Capstone / Thesis-Vorbereitung, Master)
Hochschulmodul der Fakultät Informatik und Digitale Technologien im Programm MSc Machine Learning: Capstone / Thesis-Vorbereitung zu „Verteilte Systeme“ 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 Verteilte Systeme präzise erklären
- Methoden des Modultyps Capstone / Thesis-Vorbereitung auf Fallkonstellationen anwenden
- Ergebnisse kritisch evaluieren und wissenschaftlich kommunizieren
Aufbau
- KI und Machine Learning – Überblick
- Datenbeschaffung und Datenqualität
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Train/Validation/Test-Splits
- Lineare Regression
- k-Nearest Neighbors
- Entscheidungsbäume
- Support Vector Machines
Voraussetzungen
fachliche Grundkompetenz des Studiengangs oder äquivalente Qualifikation; Bereitschaft zu selbstorganisiertem Lernen und wissenschaftlicher Argumentation
Kompetenzen
Was du lernst
- Konzepte von Verteilte Systeme 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 33 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 25, Programm MSc Machine Learning). Pflege über Course Builder und Publish-Prozess; Entdecken-Texte werden aus Katalogdaten strukturiert — ohne erfundene Infrastruktur.
Praxis
Anwendungsbereiche
- Vertiefung im Programm MSc Machine Learning
- Arbeit im Format Capstone / Thesis-Vorbereitung, Master 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 „Verteilte Systeme“ 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.