Vorlesungsverzeichnis
Ein detailliertes Vorlesungsverzeichnis finden Sie immer im LSF. Diesem Verzeichnis sind auch Veranstaltungsort und -zeit zu entnehmen, sodass Sie auch bei Aktualisierungen stets informiert sind. Weitere Informationen finden Sie zudem auf den Kursseiten. Die folgende Liste dient nur der Übersicht. Im Zweifelsfall gelten das LSF oder die Kursseiten.
Hier finden Sie als Übersicht ein Vorlesungsverzeichnis in Kurzfassung für das Wintersemester 2023/2024 (Stand 13.07.2023). Die Lehrveranstaltungen beginnen am 9. Oktober 2023 und enden am 2. Februar 2024. Blockveranstaltungen können ggf. vorher oder nachher noch stattfinden.
Die folgenden Lehrveranstaltungen werden regelmäßig angeboten.
In jedem Wintersemester finden statt:
Deskriptive Statistik, Schätzen und Testen, Wahrscheinlichkeitstheorie, Programmierung mit R I, Vektor- und Matrizenrechnung, Computergestützte Statistik, Erhebungstechniken, Einführung in die Data Science I, Wissenschaftliches Arbeiten, Statistical Theory, Vorlesung aus dem Bereich der Stochastischen Prozesse
In jedem Sommersemester finden statt:
Wahrscheinlichkeitsrechnung, Deskriptive multivariate Statistik, Nichtparametrik und robuste Statistik, Optimalität bei Schätzern und Tests, Entscheidungstheorie, Programmierung mit R II, R für Data Scientists, Einführung in die Data Science II, Einführung in das statistische Lernen, Stichprobenverfahren, Grundlagen der Versuchsplanung, Fortgeschrittene Versuchsplanung, Time Series Analysis, Econometrics, Advanced Statistical Learning, Vorlesungen aus dem Bereich Modellieren
Sowohl im Sommersemester als auch im Wintersemester finden statt:
Fallstudien I, Fallstudien II bzw. Case Studies, Seminare sowie verschiedene Vorlesungen aus den Wahlbereichen der Studiengänge.
Statistische Programmierkurse (z.B. SAS, SPSS, Julia, Python) werden in der Regel als Kompaktveranstaltung kurz vor Semesteranfang oder kurz nach Semesterende angeboten. Sie werden in der Regel durch Aushänge bekannt gemacht.
Vorlesungsverzeichnisse vergangener Semester finden Sie ebenfalls im LSF (Auswahl oben rechts auf dem Link des aktuellen Semesters). Des Weiteren finden Sie hier pdf-Kurzübersichten von Winter 2020/21 und Sommer 2020.
Vorbereitungskurse für die Master-Studiengänge
Bevor die Vorlesungen beginnen, sollten Sie sich unsere Vorkurse ansehen, die Ihnen helfen, sich auf Ihren bevorstehenden Master vorzubereiten und alle wichtigen Inhalte aus den Bachelorstudiengängen aufzufrischen. Es wird 3 verschiedene Vorkurse geben:
Der erste ist ein Statistik-Vorkurs in deutscher Sprache, der vor allem die wichtigsten Inhalte des Statistik-Bachelors abdeckt. Es handelt sich um einen dreiwöchigen Kurs, der in Präsenz auf dem Campus stattfinden wird. Er wird empfohlen, wenn Sie sich auf den Statistik-Master vorbereiten.
Der zweite und dritte Vorkurs sind E-Learning-Kurse in englischer Sprache auf der Lernplattform moodle. Sie haben keinen festen Zeitplan. Deshalb können Sie sie machen, wo und wann Sie wollen. Einer davon ist ein Online-Statistikkurs, der im Wesentlichen den gleichen Inhalt wie der Präsenz-Vorkurs hat. Er wird für die beiden Masterstudiengänge Data Science und Econometrics empfohlen. Der andere ist ein Kurs über Data Science, der für alle Data Science-Studierenden sehr zu empfehlen ist.
Wahlpflichtmodule, Seminare und Spezialgebiete im Wintersemester 2023/2024
Hier finden Sie die Foliensätze der Informationsveranstaltung vom 12.07.2023.
Seminare und Fallstudien
- Fallstudien I (Pauly) de
- Fallstudien II (Demetrescu) en
- Digitale Phänotypen aus digitalen Verhaltensspuren (Doebler) de
- Statistische Meta-Analyse: Kombination von Experimenten (Knapp) de
- Multilevel Models (Bürkner) en
- Bayesian Causal Inference (Klein, Medina-Olivares) en
- Time Series Econometrics (Jentsch/Demetrescu) en
- Praktikum im Bereich Statistische Beratung und Analyse (Herbrandt) de
Spezialgebiete
- Qualitätsmanagement (Weihs) de
- Statistische Methoden in der Epidemiologie (Ickstadt) de
- Statistics in Toxicology I & II / Modelling & Testing (Rahnenführer/Kappenberg) en
- Grundlagen der Amtlichen Statistik und Zensus (Schwerpunkt EMOS) de
- Survival Analysis (Dobler) en
- Industrial Data Science (Pauly/NN) en
- Bayesian Machine Learning (Klein/Ustyuzhaninov) en
- Applied Bayesian Data Analysis (Ickstadt/Bürkner) en
- Text as Data (Rieger/Lange) en
- Bevölkerungsstatistik und Demografie (Pflaumer) de
- Applied Econometrics (Demetrescu) en
Lehrveranstaltungen im Nebenfach Theoretische Medizin
Am Schwarzen Brett des Dekanats der medizinischen Fakultät der RUB gibt es unter dem Punkt Theoretische Medizin detaillierte Informationen zu den jeweiligen Modulen.
Aktuelle Informationen und Änderungen
- 2023-09-11: Hier finden Sie Informationen zur Vorlesung "Arbeitsmedizin" im WiSe 2023/24
Weitere Veranstaltungen an anderen Fakultäten
Fakultät Mathematik
Die Veranstaltungen für die Studiengänge Statistik sowie Data Science, die von der Fakultät für Mathematik angeboten werden, finden sich im Bereich Vorlesungen auf der Homepage der Fakultät für Mathematik.
Fakultät Informatik
Die Veranstaltungen für den Bachelor-Master-Studiengang Data Science die von der Fakultät Informatik angeboten werden, finden sich im LSF-System unter Fakultät Informatik.
Das Software-Praktikum (SoPra) ist eine Pflichtveranstaltung im Bachelor-Studiengang Data Science. Die Anzahl der Plätze im SoPra ist beschränkt. Informationen zur Veranstaltung, Anmeldung und Platzvergabe finden Sie auf der Sopra-Webseite der Fakultät Informatik. Wir bitten Sie, sich frühzeitig die nötigen Informationen zu verschaffen.
Fakultät Wirtschaftswissenschaften
Nach der Kooperationsvereinbarung können ab dem Wintersemester 2022/2023 in den Wahlbereichen Anwendungen / Applications im Bachelor / Master Data Science folgende Module der Fakultät Wirtschaftswissenschaften gewählt werden:
- Angewandte Ökonometrie (Applied Economics II - Bachelor)
- Einführung in die Spieltheorie (Mikroökonomie I - Bachelor)
- Kausalanalyse: Economics meets Data Science (Mikroökonomie II – Bachelor)
- Game Theory (Mikroökonomie I - Master)
Weitere Fakultäten
Die Veranstaltungen für Nebenfächer sowie Veranstaltungen anderer Fakultäten finden sich im LSF-System.
Anmeldung zu Prüfungen
Informationen zur Prüfungsanmeldung gibt es auf der Seite des Prüfungsamts.
Semester- und Vorlesungszeit
Informationen zu Semester- und Vorlesungszeiten gibt es auf der Hauptseite der TU Dortmund.