Vorlesungsplan-Informationssystem FH/PTL Wedel

Fachrichtung - Data Science & Aritificial Intelligence (Bachelor)

B_DSAI4 8:00 - 9:15 9:30 - 10:45 11:00 - 12:15 12:30 - 13:45 14:00 - 15:15 15:30 - 16:45 17:00 - 18:15
Mo
Datenbanken - Q1 - 34 34 - 3
- -   234 3
- 5 - 5  
- 34 - 3 3
- 34 3 -  
mpa   - - 34 34
HS07
Grundlagen Marketing- und Vertriebsmanagement - 34 - - -
- -   - -
- - - -  
- 34 - 45 3
- 34 - -  
afi   - - 34 34
HS05
Grundlagen Servicemanagement - 34 - - -
- -   - -
- - - -  
- 34 - 45 3
- 34 - -  
gi   - - 34 34
HS05
Informationstechnik - 34 2 2 -
- -   2 -
- - 2 2  
- 34 - 2 -
- - - -  
dsg   - - - -
HS07
   
AuD (Übung.5) - - - - -
- -   - -
- 3 - 3  
- 34 - - -
- - - -  
aan, avh, mhe, tti   - - - -
OL01
Di
Datenbanken - Q1 - 34 34 - 3
- -   234 3
- 5 - 5  
- 34 - 3 3
- 34 3 -  
mpa   - - 34 34
HS07
AuD (Betreuung) - - 34 - -
- -   34 -
- 3 - 3  
- 34 - 34 -
- - - -  
aan, avh, mhe, tti   - - - -
HS06, PC05
Digital-Marketing - - 34 - -
- -   - -
- - - -  
- 45 - - -
- 3 - -  
mbi   - - - -
HS06
SBC TechPioneers - Q1 - 12 - 3 -
- -   - -
- 1 12 12  
- 34 - - -
- - - -  
aha, cbu   - - - -
HS01, LR05
Mi    
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) - - 45 - -
- -   56 -
- 5 - 5  
- 45 - 45 -
- - - -  
ann, dsg, iw   - - - -
HS04
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) - - 45 - -
- -   56 -
- 5 - 5  
- 45 - 45 -
- - - -  
ann, dsg, iw   - - - -
HS04
   
Kolloquium          
         
         
         
         
vma          
HS03
Do
Algorithmen und Datenstrukturen (AuD) - - 34 - -
- -   34 -
- 3 - 3  
- 34 - 34 -
- - - -  
uhl   - - - -
HS04
Algorithmen und Datenstrukturen (AuD) - - 34 - -
- -   34 -
- 3 - 3  
- 34 - 34 -
- - - -  
uhl   - - - -
HS04
 
Informationstechnik - 34 2 2 -
- -   2 -
- - 2 2  
- 34 - 2 -
- - - -  
dsg   - - - -
HS06
SBC TechPioneers - Q1 - 12 - 3 -
- -   - -
- 1 12 12  
- 34 - - -
- - - -  
aha, cbu   - - - -
HS02, SR08
Fr    
Datenbanken (Übung 3) - - 34 - -
- -   234 -
- - - -  
- 34 - - -
- - - -  
mpg, ne, pmu   - - - -
PC03, PC02
 
Datenvisualisierung / Feature Engineering - - - - -
- -   - -
- - - -  
- 34 - - -
- - - -  
ann   - - - -
HS04
 
Sa              
So              

Veranstaltungen nach Vereinbarung
Exploratory Data Analysis (Übung)  
 
 
 
 
mpa B_DSAI: 3, 4  
Grundlagen des E-Commerce  
 
 
 
 
awo B_DSAI: 3, 4