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WiSe 2024/25
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Vorlesungsverzeichnis (WiSe 2024/25)
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Humboldt-Universität zu Berlin
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Programmstudierende Bachelorstudiengänge Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre
Quantitative Methoden
Wirtschaftsinformatik
Introduction to Python Programming for Machine Learning & AI
(Keine Online-Belegpflicht)
Grunddaten
Veranstaltungsart
Vorlesung
Veranstaltungsnummer
707930
Semester
WiSe 2024/25
SWS
2
Einrichtung
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftsinformatik
Zugeordnete Lehrperson
Lessmann
Veranstaltungsformat
Präsenz
Termine
Gruppe 1
Tag
Zeit
Rhythmus
Dauer
fällt aus am
Lehrperson
Raum
Gebäude
Bemerkung
Mittwoch
08:30 bis
10:00
wöch
125 Seminarraum
SPA 1
findet statt
auswählen
Introduction to Python Programming for Machine Learning & AI
(Keine Online-Belegpflicht)
Grunddaten
Veranstaltungsart
Übung
Veranstaltungsnummer
707930
Semester
WiSe 2024/25
SWS
2
Einrichtung
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftsinformatik
Zugeordnete Lehrpersonen
Lessmann
Gurgul
Veranstaltungsformat
Präsenz
Termine
Gruppe 1
Tag
Zeit
Rhythmus
Dauer
fällt aus am
Lehrperson
Raum
Gebäude
Bemerkung
Mittwoch
10:00 bis
12:00
wöch
von 23.10.2024
Lessmann
125 Seminarraum
SPA 1
findet statt
auswählen
Gruppe 2
Tag
Zeit
Rhythmus
Dauer
fällt aus am
Lehrperson
Raum
Gebäude
Bemerkung
Donnerstag
10:00 bis
12:00
wöch
von 24.10.2024
Gurgul
025 PC-Pool
SPA 1
findet statt
auswählen
Bachelorseminar Wirtschaftsinformatik
(Belegpflicht)
Grunddaten
Veranstaltungsart
Seminar
Veranstaltungsnummer
707924
Semester
WiSe 2024/25
SWS
2
Einrichtungen
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftsinformatik
Zugeordnete Lehrperson
Zharova
Veranstaltungsformat
Präsenz
Belegung
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich: Zentrale Frist 01.07.2024 - 09.10.2024
Zentrale Abmeldefrist 01.07.2024 - 31.03.2025
aktuell
Termine
Gruppe 1
Tag
Zeit
Rhythmus
Dauer
fällt aus am
Lehrperson
Raum
Gebäude
Bemerkung
Donnerstag
10:00 bis
12:00
wöch
21A Seminarraum
SPA 1
Maximal
24 Teilnehmer/-in
findet statt
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