Course Schedule

Veranstaltungen von Johannes van Deest


Lehrveranstaltungen

DATAx: Datenanalyse mit Python (16) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 17:00 - 17:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (15) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:00 - 16:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (8) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.154 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (7) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.154 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

Collaborative Research Project (Seminar/Projekt)

Dozent/in: Veronica Bremer, Andrew Brogan, Johannes van Deest, Martin Kohler

Termin:
wöchentlich | Freitag | 10:00 - 12:00 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.013 Seminarraum

Inhalt: In this Studium Inviduale core module, students will execute a collaborative research project addressing a question of social significance during the semester. The instructors will assist the students, working in teams, in selecting a suitable topic and in the organisation of the research process. Overall, the process is led and carried out by the students. The teams will work closely with the instructors, who will guide and support the research as supervisors, and with each other through class discussions consisting of constructive feedback. Research is here understood as the process of responding to a problem of wider relevance by contributing original knowledge to the world. By gaining practical team research experience, students develop many skills – from time management and problem solving and decision-making, to productive teamwork and the ability to communicate research results to a wider audience. With the research project, students take an important step towards making their study experience within the framework of the Studium Individuale more broadly relevant outside the curricular context. The learning objectives of this course (see below) involve both the process of research and the collaborative experience of working in a group to plan and produce a collective output. The goal of the project is to serve the participants’ different academic interests and yet bring together their varying knowledge and skills in a complementary and productive way. While the module does not train students in particular methods, class discussions will provide feedback on the appropriate and rigorous application of a selected method among many other topics. This course consists of sessions that comprise of collective peer feedback, regular consultations with the supervisors, self-study, and meetings with group members. Assignments, reading materials, and additional information will be provided via myStudy. We also encourage you to use the myStudy forum as a communication platform to exchange ideas and discuss questions regarding this course.