Course Schedule
Veranstaltungen von Bennet Etsiwah
Lehrveranstaltungen
DATAx: Datenanalyse mit Python (26) (Übung)
Dozent/in: Bennet Etsiwah
Termin:
14-täglich | Montag | 14:00 - 14:55 | 13.10.2025 - 29.12.2025 | C 40.256 Hybridraum
14-täglich | Montag | 14:00 - 14:55 | 20.10.2025 - 12.01.2026 | C HS 4
14-täglich | Montag | 14:00 - 14:55 | 05.01.2026 - 19.01.2026 | C HS 1
Einzeltermin | Mo, 26.01.2026, 14:00 - Mo, 26.01.2026, 14:55 | C HS 1
Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.
DATAx: Datenanalyse mit Python (27) (Übung)
Dozent/in: Bennet Etsiwah
Termin:
14-täglich | Montag | 15:00 - 15:55 | 13.10.2025 - 29.12.2025 | C 40.256 Hybridraum
14-täglich | Montag | 15:00 - 15:55 | 20.10.2025 - 12.01.2026 | C HS 4
14-täglich | Montag | 15:00 - 15:55 | 05.01.2026 - 19.01.2026 | C HS 1
Einzeltermin | Mo, 26.01.2026, 15:00 - Mo, 26.01.2026, 15:55 | C HS 1
Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.
DATAx (Vorlesung)
Dozent/in: Bennet Etsiwah, Burkhardt Funk, Jonas Scharfenberger, Ricardo Usbeck
Termin:
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 13.10.2025 - 22.12.2025 | C 40 Forum | Auditorium und Forum
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 13.10.2025 - 22.12.2025 | C 40 Auditorium | Auditorium und Forum
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C HS 1 | Zusatzraum
Einzeltermin | Mo, 29.12.2025, 12:15 - Mo, 29.12.2025, 13:45 | intern | Ferien
Einzeltermin | Mo, 29.12.2025, 12:15 - Mo, 29.12.2025, 13:45 | intern | Ferien
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 05.01.2026 - 30.01.2026 | C 40 Forum
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 05.01.2026 - 30.01.2026 | C 40 Auditorium
Inhalt: Die Veranstaltung bietet einen Überblick über die Grundlagen des algorithmischen Denkens, der Programmierung und der Künstlichen Intelligenz. Der Kurs behandelt dabei historische, konzeptionelle und anwendungsorientierte Aspekte. Neben den technischen Perspektiven werden in den Vorlesungen die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Technologien thematisiert. This course provides an overview of the fundamentals of algorithmic thinking, programming and artificial intelligence. The course covers historical, conceptual and application-oriented aspects. In addition to technical perspectives, the lectures address and contextualise the social impact of these technologies.
Collaborative Research Project (Seminar/Projekt)
Dozent/in: Veronica Bremer, Bennet Etsiwah, Gesche Keding, Martin Jan-Ulrich Kohler
Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 09:50 - 12:05 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 25.019 Seminarraum | C25.019
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.