263-3300-00L Data Science Lab
Semester | Herbstsemester 2017 |
Dozierende | C. Zhang, K. Schawinski |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Englisch |
Kommentar | Maximale Teilnehmerzahl: 30. Im Masterstudium können zusätzlich zu den Vertiefungsübergreifenden Fächern nur max. 10 Kreditpunkte über Laboratorien erarbeitet werden. Weitere Laboratorien werden auf dem Beiblatt aufgeführt. |
Lehrveranstaltungen
Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
263-3300-00 P | Data Science Lab | 9 Std. |
| C. Zhang, K. Schawinski |
Katalogdaten
Kurzbeschreibung | In this class, we bring together data science applications provided by ETH researchers outside computer science and teams of computer science master's students. Two to three students will form a team working on data science/machine learning-related research topics provided by scientists in a diverse range of domains such as astronomy, biology, social sciences etc. |
Lernziel | The goal of this class if for students to gain experience of dealing with data science and machine learning applications "in the wild". Students are expected to go through the full process starting from data cleaning, modeling, execution, debugging, error analysis, and quality/performance refinement. Website: Link |
Voraussetzungen / Besonderes | Each student is required to send the lecturer their CV and transcript and the lecturer will decide the enrollment on a per-student basis. Moreover, the students are expected to have experience about machine learning and deep learning. EMAIL to send CV: Link |
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
Leistungskontrolle als Semesterkurs | |
ECTS Kreditpunkte | 10 KP |
Prüfende | C. Zhang, K. Schawinski |
Form | unbenotete Semesterleistung |
Prüfungssprache | Englisch |
Repetition | Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich. |
Lernmaterialien
Hauptlink | Information |
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. |
Gruppen
Keine Informationen zu Gruppen vorhanden. |
Einschränkungen
Plätze | Maximal 30 |
Vorrang | Die Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich |
Primäre Zielgruppe | Informatik MSc (263000) |
Warteliste | Bis 02.10.2017 |