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 Sommersemester 2023 (Stand 08.02.2023). Die Lehrveranstaltungen beginnen am 3. April 2023 und enden am 14. Juli 2023. 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 Sommersemester 2023
Hier finden Sie die Foliensätze der Informationsveranstaltung vom 08.02.2023.
Seminare und Fallstudien
- Empirische Prozesse (Baumeister/Pauly) de
- Design of Computer Experiments and Active Learning (Schorning) en
- Visualization of Sports Data (Doebler/Groll/Ickstadt) en
- Multilevel-Modelle (NN) en
- Multiples Testen in der Biostatistik (Kappenberg) de
- Statistische Modellierung von Energienetzen - Statistik für die Energiewende" (Faulwasser/Fried) de
- Praktikum im SBAZ (Herbrandt) de
- Data Mining Cup (E. Müller/ Rieger/ Lang/ Maletz/Klüttermann) en
- Case Studies (Reichhold/ Ligges) en
- Fallstudien I (Doebler/ Horn) de
Spezialgebiete
- Generalized Linear Models (Groll) en
- ASL (Groll) en
- Advanced Bayesian Data Analysis (Klein) en
- Statistical Methods in Genetics (Bioinformatics) (Schwerpunkt Biometrie) (Rahnenführer) en
- Klinische Studien (Schwerpunkt Biometrie) (Rahnenführer) de
- Resampling & Simulation (Amro/Pauly) en
- Time Series Analysis (Jentsch) en
- Econometrics (Jentsch) en
- Selected Topics in Data Science (Klein) en
- Einführung in Six Sigma (Sattler/ Buczak) de
- Unit root and cointegration analysis (Schwerpunkt Ökonometrie, EMOS) (Arsova) en
- Bevölkerungsstatistik und Demographie II (NN) de
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
- 2022-03-07: Hier finden Sie den Vorlesungsplan Mikrobiologie für das Sommersemester 2022
- 2022-06-07: Hier finden Sie Termine und Fristen für die Prüfungen im Sommersemester 2022
- 2022-06-24: Hier finden Sie Informationen zur schriftlichen Klausur im Fach "Grundlagen der Mikrobiologie"
- 2022-07-01: Hier finden Sie die Aufzeichnung der Vorlesung Grundlagen der Medizinischen Mikrobiologie im Sommersemester 2022
- 2022-11-17: Hier finden Sie Informationen zur Vorlesung "Arbeitsmedizin"
- 2022-12-19: Hier finden Sie Informationen zur Klausurprüfung im Fach Arbeitsmedizin
- 2023-03-02: Hier finden Sie den Vorlesungsplan für das SoSe 2023
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.
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Anfahrt & Lageplan
Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.
Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.
Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.