24-100.10 Datenwelten I: Einführung in Data Science [digital]

Veranstaltungsdetails
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Lehrende: Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath

Veranstaltungsart: Vorlesung

Anzeige im Stundenplan:

Semesterwochenstunden: 2

Credits: 3,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: 10 | 500

Weitere Informationen:
Verwendbar im Freien Wahlbereich bzw. Studium generale.

englische Übersetzung des Lehrveranstaltungstitels: Data Realms I: An Introduction to Data Science

Link zu OpenOlat: https://www.openolat.uni-hamburg.de/url/RepositoryEntry/200999259

Kommentare/ Inhalte:
Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird.

Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen.

Lernziel:
Am Ende der Vorlesung Datenwelten I sollen Sie als Studierende über ein Grundverständnis davon verfügen, was Data Science ist. Sie sollen eine Grundvorstellung von der Funktionsweise der informationstechnischen Systeme haben, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit)gestalten. Ergänzend sollen Sie ein Grundverständnis davon entwickelt haben, mit welchen statistischen Verfahren und wie Daten analysiert, und wie aus Datenanalysen "intelligente" Systeme gemacht werden. Schließlich sollen Sie eine erste Vorstellung davon entwickeln, wie technische und soziale Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten interagieren.

Vorgehen:
Die Vorlesung wird wöchentlich aus 2-4 kurzen Videosequenzen bestehen. Diese sind spätestens 4 Tage vor dem Termin auf Lecture2Go verfügbar. Diese Videos sollen spätestens in den ersten beiden Stunden des Vorlesungstermins geschaut werden. Natürlich ist früheres Anschauen möglich. In der letzten Stunde des Vorlesungstermins finden eine synchrone/präsentische Diskussions- und Fragerunde statt. Diese wird in der Regel durch kurze, den Stoff reflektierende Fragen der Lehrenden eingeleitet, um von dort ausgehend weitere Verständnisfragen zu klären und Raum zur Diskussion über Aspekte der Vorlesungen zu geben.

Die selbständige weitere Vertiefung der Kenntnisse wird unterstützt durch eine Kurseinheit auf der E-Learning-Plattform OpenOLAT. Hier werden ergänzende Materialien zur Verfügung gestellt. Auch die regelmäßigen Onlinetests (siehe Hinweise zu den Prüfungen) werden hier absolviert.

Literatur:


  1. Einführung in Data Science, die kaum Voraussetzungen fordert. Fokussierte vor allem Datenanalyse:
    Annalyn Ng, Kenneth Soo: Data Science - was ist das eigentlich?! : Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt
    https://kataloge.uni-hamburg.de/DB=1/XMLPRS=N/PPN?PPN=1038685842
  2. Einführung in Data Science, die die Bereitschaft voraussetzt, sich mit R (Open Source Statistikprogramm und Programmiersprache) auseinanderzusetzen. Fokussiert ebenfalls Analyseverfahren. Startet bei ähnlichen Voraussetzungen wie Nr. 1 (Ng und Soo) geht aber deutlich weiter, weil das eigene Programmieren geübt werden kann:
    Brett Lantz: Machine Learning with R
    https://kataloge.uni-hamburg.de/DB=1/XMLPRS=N/PPN?PPN=1653113693
  3. Sehr breite Einführung in Data Science inkl. informationstechnischer Grundlagen. Vieel Anwendungsbeispiele aus dem öffentlichen Sektor und der Privatwirtschaft:
    Stefan Papp u.a.: Handbuch Data Science : mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren
    https://kataloge.uni-hamburg.de/DB=1/XMLPRS=N/PPN?PPN=1067692673

Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
1. Prüfungstermin:
Während des Semesters werden mehrere Online-Tests mit einer Bearbeitungsrahmenzeit von jeweils einer Woche durchgeführt. Die Bearbeitungsdauer innerhalb dieser Zeit ist nicht begrenzt. Die Termine der Onlinetests werden bei der ersten Vorlesung und über openOLAT bekannt gegeben. Für die Teilnahme an den Online-Tests muss eine Prüfungsanmeldung in STiNE und eine Anmeldung im oben genannten Kurs in openOLAT vor dem ersten Testtermin erfolgen.

2. Prüfungstermin:
Für die Studierenden, die den 1. Prüfungsversuch (Online-Tests) nicht bestanden haben, gibt es einen 2. Prüfungstermin am Di, 22. März 2022, 14:00-16:00 Uhr in Form eines Take-Home-Exams (Online-Klausur, Bearbeitungsdauer 80 Minuten plus 10 Minuten technischer Puffer.). Für die Teilnahme an der Nachklausur ist eine eigene Anmeldung in STiNE vorzunehmen. Diese kann erst erfolgen, wenn die Ergebnisse des 1. Prüfungsversuches vorliegen.

Die Ergebnisse können über OpenOLAT eingesehen werden.

Die Online-Tests und das Take-Home Exam sind für Studierenden eine unbenotete Studienleistung (bestanden/nicht bestanden).

Termine
Datum Von Bis Raum Lehrende
1 Mo, 11. Okt. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
2 Mo, 18. Okt. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
3 Mo, 25. Okt. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
4 Mo, 1. Nov. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
5 Mo, 8. Nov. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
6 Mo, 15. Nov. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
7 Mo, 22. Nov. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
8 Mo, 29. Nov. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
9 Mo, 6. Dez. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
10 Mo, 13. Dez. 2021 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
11 Mo, 3. Jan. 2022 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
12 Mo, 10. Jan. 2022 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
13 Mo, 17. Jan. 2022 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
14 Mo, 24. Jan. 2022 16:15 19:00 Digital Prof. Dr. Henning Lohmann; Prof. Dr. Norbert Ritter; Prof. Dr. Ingrid Schirmer; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp; Dr. Wolfram Wingerath
Veranstaltungseigene Prüfungen
Beschreibung Datum Lehrende Pflicht
1. Online-Tests k.Terminbuchung Ja
2. Take-Home Exam Di, 22. Mär. 2022 14:00-16:00 Dr. Wolfram Wingerath Ja
Übersicht der Kurstermine
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
Lehrende
Prof. Dr. Norbert Ritter
Prof. Dr. Ingrid Schirmer
Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp
Dr. Wolfram Wingerath
Prof. Dr. Henning Lohmann