19403201 Vorlesung

WiSe 18/19: Analyse großer Datensätze in der Bioinformatik

Tim Conrad

Kommentar

Inhalt:

In den modernen Lebenswissenschaften werden in den letzten Jahren immer größer werdende Datensammlungen erzeugt. Die Probleme verschieben sich dabei von der Datenerzeugung zur Datenanalyse: waren früher die biologischen Experimente oder medizinischen Datenerhebungen die langwierigsten Schritte, sind es heute die Laufzeiten der benutzten Analysealgorithmen.

In diesem Kurs werden wir uns sowohl mit den theoretischen Grundlagen als auch der praktische Anwendung von aktuellen Techniken zur Modellierung und Analyse von solchen großen Datensammlungen auseinandersetzen.

In Zusammenarbeit mit dem Forschungscampus MODAL wird es dabei um die Bearbeitung eines fiktiven, aber realitaetsnahen Projektes gehen, in dem viele Aspekte einer modernen Analysepipeline betrachtet und praktisch erarbeitet werden.

Ziele:

Nach Besuch dieser Veranstaltung sollen die Studierenden in der Lage sein:

  • ein Problem im Bereich der Data Sciences von der Problemdefinition bis zur tatsächlichen Lösung zu bearbeiten. Dabei sollen Fähigkeiten bei der Datensammlung und -prozessierung demonstriert und eine Methoden zur Lösung erstellt und implementiert werden.
  • das entsprechende Material in zwei Präsentationen sinnvoll darzustellen: (a) den Lösungsansatz und (b) die implementierte Lösung.

Zielgruppe:

Masterstudierende der Bioinformatik, Mathematik und verwandter Disziplinen

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16 Termine

Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung

Do, 18.10.2018 10:00 - 12:00

Dozenten:
Prof. Dr. Tim Conrad

Räume:
T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

Do, 25.10.2018 10:00 - 12:00

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Do, 01.11.2018 10:00 - 12:00

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Do, 08.11.2018 10:00 - 12:00

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Do, 15.11.2018 10:00 - 12:00

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Do, 22.11.2018 10:00 - 12:00

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T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

Do, 29.11.2018 10:00 - 12:00

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T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

Do, 06.12.2018 10:00 - 12:00

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Do, 13.12.2018 10:00 - 12:00

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Do, 20.12.2018 10:00 - 12:00

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Do, 10.01.2019 10:00 - 12:00

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Do, 17.01.2019 10:00 - 12:00

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Do, 24.01.2019 10:00 - 12:00

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Do, 31.01.2019 10:00 - 12:00

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Do, 07.02.2019 10:00 - 12:00

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Do, 14.02.2019 10:00 - 12:00

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