Autor: admin

Liebe Studis,
Morgen 16.01. veranstalten wir ab 10:00 Uhr ein Frühstück für euch. Abends ab 18:00 Uhr gibts wieder Fachschaftstreffen. Dabei werden wir zB. Einsichten über die Umstellungen im neuen BI Master geben. Zusätzlich haben wir auch noch das TU Career Center eingeladen um zu vernetzen und neue Infos zu Talenteprogramm und co. zu bekommen.

…dafür steht aber Weihnachten unmittelbar vor der Tür! 

Wir wünschen euch erholsame Ferien und eine angenehme Zeit mit euren Liebsten! ?✨

viele weihnachtliche Bussis,
eure FS Winf

Vielen Dank für das zahlreiche Erscheinen!

Wir hoffen, dass unser Punsch und Glühwein euch geschmeckt und unsere Geschenke vom WINFnachtsmann euch gefallen haben.

Fotos findet ihr auf unserer Facebook Seite.

Bis zum nächsten Jahr!

Bussi,
Eure FS Winf

Om Nom Nom Nom!

Lust auf Weihnachtskekse backen, ohne deine Wohnung zu versauen? Dann komm am Dienstag, 5.12.17 ab 18:00 zu unserem Kekse-Back-Tut!

Wir backen Kekse, die wir die Woche drauf dann bei unserer Weihnachtsfeier verteilen möchten. Dafür brauchen wir deine Hilfe!

Alle tatkräftigen Bäckerinnen und Bäcker dürfen sich natürlich auch Kekse als Belohnung selber mitnehmen 😉

Wichtig: für dich entstehen KEINE Kosten!

Liebe alle,
Die Fachschaften Informatik und Wirtschaftsinformatik veranstalten Morgen 24.10 ein Fest. Auf zwei Floors werden wir mit euch feiern.

Facts: Inf/Winf Festl
Wann: Mittwoch 25. Oktober ca. 21:00 Uhr
Wo: Treitlstraße, Fachschaft Informatik und Aula Informatik Hörsaal
Was: Bier, Tschunk, Longdrinks und Essen.
Wer: DJ Set Vernunft & Unvernunft

Endlich gibt es die neuen Journaldienstzeiten!

Zu folgenden Zeiten sind die Räumlichkeiten der Fachschaft auf alle fälle offen. Darüberhinaus ist eigentlich fast immer offen. Es sei denn es ist einmal nicht offen. Dann haben wir zu!

Montag
10:00-16:30

Dienstag
10:00-16:00

Mittwoch
09:00-11:00 & 14:00-17:00

Donnerstag
10:30-14:00

Freitag
12:30-16:30

Kommt vorbei wenn ihr uns persönlich treffen wollt oder einfach nur einen gemütlichen Raum für eine Pause sucht.

[wp-svg-icons icon=“heart“ wrap=“i“] Eure Winf

Um euch den Einstieg ins Studium und das Kennenlernen von Studienkollegen zu erleichtern, gibt es ab dem 2. Oktober Tutorien der Fachschaft speziell für euch Erstis. Um diese Tutorien zu organisieren und zu planen, hat die Fachschaft Winf zu diesem Zweck ein Seminar belegt.
Wir freuen uns bereits, euch den Outcome präsentieren zu können, und hoffen möglichst viele von euch in einem der Tutorien zu sehen.

Eine Liste der geplanten Tutorien könnt ihr bereits Hier finden. Für die genauen Termine stellen wir noch einen Beitrag online.

Es ist geplant ein neues Master Studium (Data Science) an der TU Wien einzuführen. Bis dieses Studium vom Ministerium genehmigt wird, besteht die Möglichkeit ab dem Wintersemester 2017 ein individuelles Studium zu erstellen, welches aufgebaut ist wie das zukünfigte Studium Data Science. Ab dem Zeitpunkt der Genehmigung von Data Science werden alle bisher absolvierten Fächer des individuellen Studiums im Studium Data Science anerkannt und kann in diesem weiter studieren. Falls Data Science nicht genehmigt werden sollte, ist das individuelle Studium wie andere Master Studien ein offizieller Abschluss der TU Wien.

Falls ihr euch nicht sicher seid ob ihr dieses Studium beginnen wollt, gibt es die Möglichkeit die folgenden Fächer als Wahlmodul (Schwerpunkt) für das Master Studium Business Informatics anrechnen zu lassen. Diese Lehrveranstaltungen scheinen noch nicht im TISS auf. Mehr Infos zu diesen gibts beim Dekanat.

• 184.779 Database Systems for Data Science
• 188.992 Experiment Design for Data Science
• 188.993 Advanced Programming Paradigms
• 188.994 Datenorientierte Programmierparadigmen
• 188.996 Interdisziplinäre Ringvorlesung aus Data Science
• 188.997 Interdisziplinäres Projekt aus Data Science

Das individuelle Studium umfasst folgende Module und die darin enthaltenen Lehrveranstaltungen. Fett gedruckte Lehrveranstaltungen sind Pflichtlehrveranstaltungen des Moduls. Aus allen anderen im Modul gelisteten Lehrveranstaltungen können jene gewählt werden um mindestens den ECTS-Umfang des Moduls zu erreichen. Die Zahlen vor den Lehrveranstaltungen beschreiben zuerst ECTS und danach Semesterwochenstunden.

• Modul-Fundamentals of Data Science, Umfang-12 ECTS (davon 9 ECTS Pflichtlehrveranstaltungen):
  • 3.0/2.0, VO Statistical Computing
  • 3.0/2.0, VU Experiment Design for Data Science
  • 3.0/2.0, VU Data-oriented Programming Paradigms
  • 3.0/2.0 VU User Research Methods
  • 3.0/2.0 PR User Research Methods
  • 3.0/2.0 VO Digital Preservation
  • 3.0/2.0 UE Digital Preservation
  • 3.0/2.0 VU Data Acquisition and Survey Methods
  • 3.0/2.0 VU Communicating Data

• Modul-Datenbanken und Semantische Technologien, Umfang-9 ECTS (davon 6 ECTS
  Pflichtlehrveranstaltungen):
  • 3.0/2.0 VU Database Systems for Data Science
  • 3.0/2.0 VU Introduction to Semantic Web or  3.0/2.0 VU Semantic Web Technologies
  • 3.0/2.0 VU Database Theory
  • 3.0/2.0 VU Advanced Topics in Foundations of Databases and Artificial Intelligence
  • 3.0/2.0 VO Deductive Databases
  • 3.0/2.0 VU Description Logics and Ontologies
  • 6.0/4.0 VU KBS for Business Informatics
  • 3.0/2.0 VO Processing of Declarative Knowledge
  • 3.0/2.0 VU Semi-Automatic Applications of Semantic Web Technologies

• Modul-Statistische Datenanalyse und Modellierung, Umfang-13.5 ECTS (davon 10.5 ECTS
  Pflichtlehrveranstaltungen):
  • 4.5/3.0 VO Multivariate Statistics
  • 1.5/1.0 UE Multivariate Statistics
  • 4.5/3.0 VU Classification and Discriminant Analysis
  • 3.0/4.5 VU Computational Statistics
  • 3.0/2.0 VU Data Analysis
  • 3.0/2.0 VU Statistical Simulation and Computer Intensive Methods
  • 6.0/4.0 VU Modeling and Simulation

• Modul-Visualisierung, Umfang-7,5 ECTS (davon 4,5 ECTS Pflichtlehrveranstaltungen):
  • 3.0/2.0 VO Information Visualization
  • 1.5/1.0 UE Information Visualization
  • 4.5/3.0 VU Visualization 2
  • 3.0/2.0 VU Real-time Visualization
  • 3.0/2.0 VO Cognitive Foundations of Visualization
  • 3.0/2.0 UE Introduction to the Evaluation of Visualization
  • 3.0/2.0 VU Information Design and Visualization

• Modul-Machine Learning und Optimierung, Umfang-13,5 ECTS (davon 4,5 ECTS Pflichtlehrveranstaltungen)
  • 4.5/3.0 VU Machine Learning
  • 3.0/2.0 VU Advanced Learning Methods
  • 4.5/3.0 VU Self-Organizing Systems
  • 6.0/4.0 VU Business Intelligence
  • 3.0/2.0 VU Similarity Modelling 2
  • 3.0/2.0 VU Information Extraction
  • 3.0/2.0 VU Advanced Information Retrieval
  • 3.0/2.0 VU Web Science
  • 3.0/2.0 VU Heuristic Optimization Techniques
  • 3.0/2.0 VU Approximation Algorithms
  • 3.0/2.0 VU Complexity Analysis
  • 3.0/2.0 VU Nonlinear Optimization
  • 3.0/2.0 VU Mathematical Programming
  • 3.0/2.0 VU Problem Solving and Search in Artificial Intelligence –
  • 3.0/2.0 VU Structural Decompositions and Algorithms

• Modul-Big Data Infrastrukturen und Entwicklungsprinzipien, Umfang-12 ECTS (davon 9
  ECTS Pflichtlehrveranstaltungen)
  • 3.0/2.0 VU Advanced Programming Paradigms
  • 6.0/4.0 VU Large-scale Distributed Computing
  • 3.0/2.0 VU High-Performance Computing
  • 6.0/4.0 VU GPU Architectures and Computing
  • 4.0/3.0 VU Weiterführende Multiprocessor Programmierung
  • 3.0/2.0 VU Effiziente Programme
  • 3.0/2.0 VU Organizational Aspects of IT-Security
  • 3.0/2.0 VU Software Security
  • 3.0/2.0 VU Internet Security
  • 3.0/2.0 VU Data Center Operations

• Modul-Domänenspezifische Aspekte von Data Science, Umfang-10.5 ECTS (davon 7.5 ECTS
  Pflichtlehrveranstaltungen)
  • 1.5/1.0 VO Interdisciplinary Lecture Series on Data Science
  • 6.0/4.0 PR Interdisciplinary Project in Data Science
  • VO/VU/SV Fachspezifische Lehrveranstaltungen aus einer Liste von wählbaren LVAs, verwaltet von der Studienkommission wie zum Beispiel:
    • 3.0/2.0 SV Modeling & Simulation in Health Technology Assessment (HTA)
    • 1.5/1.0 VO Introduction to Earth Observation
    • 2.25/1.5 VO Water Pollution Control and the Protection of Waters

• Modul-Fachübergreifende Qualifikationen und freie Wahl, Umfang-9 ECTS (davon 4.5
  ECTS fachübergreifende Qualifikation, 4.5 ECTS freie Wahl)

• Modul-Diplomarbeit und Verteidigung, Umfang-33 ECTS (davon 33 ECTS Pflichtlehrveranstaltungen)
  • Diplomarbeit (27 ECTS)
  • SE Diplomandenseminar (3 ECTS)
  • Verteidigung der Diplomarbeit (3 ECTS)

Die Einschreibung für ein Masterstudium kann bis 30.11. direkt in der Studienabteilung zu den Öffnungszeiten durchgeführt werden. Jedoch ist davor das individuelle Studium zu beantragen. Näheres zum Ablauf gibt es beim Dekanat für Informatik. Vorerst suchen wir jemanden mit dem wir den ersten Antrag stellen können. 

Falls ihr noch sonstige Fragen habt einfach an fachschaft@winf.at schreiben oder bei uns direkt vorbeikommen.

Mit dem neuen Studienplan kommt die automatische Umstellung auf diesen.
Zur StEOP: Wer diese bereits absolviert hat, hat sie auch weiterhin absolviert. Genauere Infos zur neuen StEOP findet ihr in einem anderen Beitrag.  Zu beachten: Solltet ihr bereits im Studium sein und die StEOP noch nicht haben, müsst ihr keinesfalls die Orientierungs – LVA machen, dieser Pflichtteil ist durch das Zeugnis für das StEG abgedeckt.

Die folgende Tabelle zeigt nun die Übergange von den alten zu den neuen Lehrveranstaltungen. Beim einreichen eurer Abschlusses kommen diese dann zur Anwendung.

Wie wirkt sich das nun aus?

1. Beispiel: Hat man z.B. Systemplanung und Simulation noch nicht gemacht, könnte man einfach gleich Rechnungswesen und die Orientierungs-LVA machen. Hat man diese LVA schon, dann einfach beim Einreichen umrechnen lassen.
2. Beispiel: Hat man Algorithmen und Datenstrukturen 1 bereits absolviert, aber Objektorientierte Programmierung noch nicht, sollte man dann trotzdem noch Objektorientierte Programmierung machen um sich die neue Algorithmen und Datenstrukturen – LVA anrechnen lassen zu können.

Die kompletten Übergangsbestimmungen sind auf der Fakultätshomepage veröffentlicht.