Letzte Änderung : 28.04.2025 13:57:23
| Studiengänge >> Ökologie und Umweltschutz 2020 B.Sc. >> Praktische Informatik |
| Code: | 219800 |
| Modul: | Praktische Informatik |
| Module title: | Practical Computer Science |
| Version: | 1.0 (07/2016) |
| letzte Änderung: | 27.11.2024 |
| Modulverantwortliche/r: | Dipl.-Agr.-Ing. Dörnchen-Neumann, Jana J.Doernchen@hszg.de |
| angeboten in den 5 Studiengängen: | Ökologie und Umweltschutz (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2017 | Ökologie und Umweltschutz (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2020 | Ökologie und Umweltschutz (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2022 | Ökologie und Umweltschutz (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2023 | Umweltwissenschaften (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2025 |
| Modul läuft im: | SoSe+WiSe (Sommer- und Wintersemester) |
| Niveaustufe: | Bachelor/Diplom |
| Dauer des Moduls: | 1 Semester |
| Status: | Wahlpflichtmodul |
| Lehrort: | Zittau |
| Lehrsprache: | Deutsch |
| Workload* in | SWS ** | |||||||||||||||||||||||||||||
| Zeit- std. | ECTS- Pkte |
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| * | Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden) |
| ** | eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche |
| Selbststudienzeit in h | ||||
| Lehr- und Lernformen: | Vorlesungen Seminare/Übungen |
| Prüfung(en) | |||
| Prüfungen | Prüfungsleistung als Beleg (PB) | 50.0% | |
| Prüfungsleistung als Klausur (PK) | 120 min | 50.0% | |
| Lerninhalt: |
Das Modul umfasst a) Ökologische Daten: Datentypen, Datenselektion, Datentransformationen; deskriptive Statistik b) Kreuztabellen und Kontingenztafelanalyse c) Univariate Statistik [(nicht-)parametrisch] d) Fallzahlplanung e) (Rang-)Varianzanalyse f) Korrelation/Regression (einfach linear, multiple linear, logistisch; Poisson-) g) Diskriminanzanalyse h) Klassifikation von Daten (Clusteranalyse) i) Ordinationsverfahren: PCA, PCoA;CA;DCA j) kanonische Verfahren: CCA, Redundanzanalyse k) Software-Anwendungen PC-Ord, PAST, SPSS, R Übung: Die Studierenden lernen, die im Vorlesungsteil erarbeiteten Methoden, praktisch am Rechner anhand ökologischer Beispiele aus der Praxis, umzusetzen. Seminarteil: Die Seminare dienen der Auswertung und ökologischen Interpretation der am Rechner erzielten Ergebnisse anhand von Fallbeispielen oder eigenen Beispielen im Zusammenhang mit der Erstellung der Bachelorarbeit. |
| Lernergebnisse/Kompetenzen: | |
| Fachkompetenzen: | Die Studierenden sind in der Lage, gewonnene Daten aufzubereiten, zu analysieren und zu bewerten. Dabei beherrschen sie den Umgang mit Softwareanwendungen zur Statistik (PC-ORD, Past) und sind in der Lage, einfache Lösungsansätze in R zu programmieren. Die Studierenden haben Kenntnisse der Versuchsplanung, welche die Anforderungen einer späteren statistischen Auswertung berücksichtigen. |
| Fachübergreifende Kompetenzen: | Problemlösungsfähigkeit, Abstraktionsvermögen, Teamfähigkeit, komplexes Denken, Erkennen von Zusammenhängen |
| Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme: | keine |
| Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: | Kenntnisse in Informatik Module: Mathematik für Life Sciences II, Prinzipien der Ökologie, Allg. Biologie, Funktionsmorphologie, Ökosystemkunde |
| Literatur: | u.a. Legendre/Legendre: Numerical ecology Köhler, W.; Schachtel, G.; Voleske, P.: Biostatistik Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden Rudolf/Kuhlisch: Biostatistik Sachs/Hedderich: Angewandte Statistik – Methodensammlung mit R |