Vorlesungsverzeichnis

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Veranstaltungen von Prof. Dr. rer. nat. Burkhardt Funk


Lehrveranstaltungen

Learning from Data (Vorlesung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 10:15 - 11:45 | 15.10.2019 - 19.11.2019 | C 6.317 | Lecture
14-täglich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 24.10.2019 - 31.01.2020 | C 14.202 | Exercise
Einzeltermin | Di, 26.11.2019, 08:15 - Di, 26.11.2019, 09:45 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Di, 03.12.2019, 10:15 - Di, 03.12.2019, 11:45 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Di, 10.12.2019, 08:15 - Di, 10.12.2019, 09:45 | C 6.317 | Lecture
wöchentlich | Dienstag | 10:15 - 11:45 | 17.12.2019 - 07.01.2020 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Di, 14.01.2020, 10:15 - Di, 14.01.2020, 11:45 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Di, 21.01.2020, 08:15 - Di, 21.01.2020, 09:45 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Di, 28.01.2020, 10:15 - Di, 28.01.2020, 11:45 | C 6.317 | Lecture
Einzeltermin | Mi, 05.02.2020, 10:00 - Mi, 05.02.2020, 14:00 | C 6.317 | Klausurvorbereitung

Inhalt: The course will cover • Theoretical foundation of statistical learning • Learning settings and frameworks • Linear models • Regularization and feature selection • Model evaluation • Neuronal nets, SVMs and their application

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Lin Xie

Termin:
 14-täglich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 14.10.2019 - 31.01.2020 | C 40.255

Inhalt: Im Kolloquium stellen Promovierende, Mitglieder des Instituts und externe Gäste Ihre Forschungsvorhaben vor.

Networks, Crowds and Markets (Seminar)

Dozent/in: Burkhardt Funk, Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 14:15 - 17:45 | 14.10.2019 - 14.01.2020 | C 6.321
Einzeltermin | Di, 21.01.2020, 14:15 - Di, 21.01.2020, 17:45 | C 40.152
Einzeltermin | Di, 28.01.2020, 14:15 - Di, 28.01.2020, 17:45 | C 6.321

Inhalt: Aufbauend auf dem Buch "Network, Crowds and Markets: Reasoning about a Highly Connected World " (David Easley & Jon Kleinberg, Cambridge Univ. Press, 2010) werden Methoden aus Spieltheorie und Netzwerkanalyse auf (überwiegend) wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen angewendet. Im ersten Teil der Veranstaltung stellen die Dozenten die methodischen Grundlagen vor. Anschließend bereiten die Teilnehmer Diskussionen zu ausgewählten Themen aus dem Buch von Easley & Kleinberg vor.

Einführung in die Wirtschaftsinformatik (Vorlesung)

Dozent/in: Paul Drews, Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Donnerstag | 14:15 - 17:45 | 17.10.2019 - 30.01.2020 | C HS 4

Inhalt: Die Veranstaltung vermittelt wissenschaftliche, methodische und technische Grundlagen der Wirtschaftsinformatik im Sinne einer Einführung. Nach Diskussion des Wissenschaftsverständnisses der Disziplinen und einem historischen Abriss werden ausgewählte Konzepte der Wirtschaftsinformatik und Informatik dargestellt und erörtert. Dies umfasst die Grundlagen der Informationsverarbeitung, die Konstruktion und den Einsatz betrieblicher Informationssysteme sowie deren ökonomische Bedeutung. Neben der technisch methodischen Sicht vermittelt die Veranstaltung auch die transdisziplinäre Perspektive der Wirtschaftsinformatik.

Einführung in die Programmierung mit Python zur Datenanalyse (2) (Seminar)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 13:45 | 15.10.2019 - 31.01.2020 | C 11.007 (Edulab) | Nutzung Googledienst Colab wird empfohlen (Näheres unter "Sonstiges")

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung mit Python. Wir stellen grundlegende Konzepte (Variablen, Typen, Operatoren) sowie häufig benutzte Daten- und Kontrollstrukturen vor und befassen uns mit Funktionen. Es soll ein Verständnis dafür erzielt werden, was digitale Daten sind und wie sie gesammelt, strukturiert und analysiert werden können. Dieser Kurs wird seminaristisch gehalten und verbindet Vorlesungselemente mit Hands-on-Sessions. Es sind KEINE Vorkenntnisse notwendig – wir fangen bei null an. Das Mitbringen eines eigenen Laptops wird empfohlen, ist aber nicht zwingend notwendig. This course offers an introduction to programming using the language of Python. We introduce basic concepts (variables, types, operators) as well as most frequently used data- and control-structures and then move on to functions. The course aims at establishing an understanding of what digital data is and how data can be collected, structured and managed as well as applied. This course combines lectures with hand-on-sessions. There is NO prior knowledge required – we start from scratch. Bringing you own device (Laptop) is highly recommended, but not a requirement.