263-3300-00L  Data Science Lab

SemesterHerbstsemester 2017
DozierendeC. Zhang, K. Schawinski
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarMaximale 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

NummerTitelUmfangDozierende
263-3300-00 PData Science Lab9 Std.
Do13:15-15:00CAB G 59 »
C. Zhang, K. Schawinski

Katalogdaten

KurzbeschreibungIn 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.
LernzielThe 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 / BesonderesEach 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 Kreditpunkte10 KP
PrüfendeC. Zhang, K. Schawinski
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 30
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeInformatik MSc (263000)
WartelisteBis 02.10.2017

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Information SystemsWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Visual ComputingWInformation