Data Science in Physik für Masterstudierende
Recent Topics in Data Science for Fundamental Physics for M.Sc. Students

Modul NAT5012m

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Basisdaten

NAT5012m ist ein Semestermodul in auf das unregelmäßig angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Physik der kondensierten Materie
  • Proseminarkatalog für den Masterstudiengang Kern-, Teilchen- und Astrophysik

Soweit nicht beim Export in einen fachfremden Studiengang ein anderer studentischer Arbeitsaufwand ("Workload") festgelegt wurde, ist der Umfang der folgenden Tabelle zu entnehmen.

GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
120 h 60 h 4 CP

Inhaltlich verantwortlich für das Modul NAT5012m ist Lukas Heinrich.

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

This seminar is intende for students interesting in catching up to the current state of the art of data science application in fundamental physics, including the application of modern machine learning techniques, simulation-based inference, as well as large-scale and distributed data processing and statistical analysis techniques. The seminar is organized as a Journal Club in which we will review and discuss recent literature as well as have the occasional guest lecture. Participants are expected to actively engage with the reading material and give presentations on papers of their choice. If time permits we will also spend time reimplementing some techniques as a common activity.

Lernergebnisse

After successful participation in the module the student can use the basic methods of literature retrieval, condense their knowlegde from scientific papers into a presentation and obtain presentation skills.

They have learned about recent topics in the field of research.

The students will have acquired the following skills
  1. Critical reading and paper reviewing skills
  2. Skills on presentation of cutting-edge research
  3. Learn about practical issues in reproducibility of scientific results

Voraussetzungen

keine Angabe

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

SS 2023 WS 2022/3
ArtSWSTitelDozent(en)TermineLinks
PS 2 Recent Topics in Data Science for Fundamental Physics Heinrich, L.
Mitwirkende: Eller, P. 		Do, 16:00–18:00, PH-Cont. C.3201
RE 2 Repetitorium zu Data Science in Physik
Leitung/Koordination: Heinrich, L. 		einzelne oder verschobene Termine

Lern- und Lehrmethoden

The course will be primarily driven by students who will select interesting papers to discuss. Where applicable we will have intermittent lectures on specific topics / or techniques in order to understand the content of the literature.

Medienformen

The course is primarily driven by student presentations, who may choose a presentation format of their liking.

Literatur

keine Angabe

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Im Rahmen des Seminars bereitet jede(r) Studierende selbständig einen Vortrag von ca. 60 Minuten zu einem aktuellen wissenschaftlichen Thema vor und beteiligt sich aktiv in den Diskussionen zu allen Vorträgen des Seminars. Daher wird die Teilnahme an im Wesentlichen allen Seminarterminen erwartet. An Hand des eigenen Vortrags wird das Erreichen der Lernergebnisse überprüft.

Bewertungskriterien sind insbesondere:

  • Anschauliche und klare Präsentation eines aktuellen Forschungsthemas im Rahmen eines wissenschaftlichen Vortrags
  • Beantwortung von Fragen zum wissenschaftlichen Inhalt des Vortrags
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