Universität Osnabrück

Forschungsstelle Data Science


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An der Universität Osnabrück werden jedes Semester unterschiedlichste Lehrveranstaltungen aus dem Bereich Data Science angeboten. Die konkrete Ausrichtung und Schwerpunktsetzung der Veranstaltung liegt in den Händen der jeweiligen Vortragenden und ist natürlich auch vom Studiengang abhängig, für den sie angeboten wird.

So sind zum Beispiel die von den Arbeitsgruppen Cognitive Science, Informatik, Ökonometrie, Psychologie, Sozialforschung und angebotenen Veranstaltungen im Bereiche Data Science im Allgemeinen eher anwendungsorientiert, während die Angebote am Institut für Mathematik tendenziell eher theoretische Schwerpunkte setzen.

Aktuelles Semester

Vorlesung (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
[2-Fächer-Bachelor] Orientierungsveranstaltung Volkswirtschaftslehre im 2-Fächer-Bachelor-Studiengang ("Schritt 1") Westermann, F.
Dinger, V.
Humphrey, S.
Gaube, T.
Wilde, J.
Engel, S.
[Bachelor] Angewandte multivariate Verfahren Forstinger, S.
Wilde, J.
[Bachelor] Angewandte Zeitreihenanalyse Forstinger, S.
Wilde, J.
[Master Advanced Econometrics and Statistics] Multiple equation models and advanced panel data models Wilde, J.
[Master Mandatory Module: Advanced Methods in Business Administration and Economics] Microeconometrics Wilde, J.
Elemente der Algebra (BEU) Brenner, H.
Bönninghausen, B.
Fernerkundung Jarmer, T.
Storch, M.
Methods of AI (Lecture) Krumnack, U.
Multivariate Verfahren (V) Staufenbiel, T.
Professionalisierung Maschinelles Lernen in Python Römer, T.
von Westenholz, M.
Bönninghausen, B.
von Bargen, K.
Statistik I (V) Staufenbiel, T.



Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
[Bachelor] Projektseminar Applied Economics Wilde, J.
Kettler, K.
[Master: Fortgeschrittenes Seminar Banken und Finanzierung II] Data Science: Finanzanwendungen mit Python Grundke, P.
Hüßing, J.
Wittke, G.
Amosov, V.
Methods of AI (Seminar) Muhammad Abdelmoneim, N.



Übung (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
[Bachelor] Angewandte multivariate Verfahren [Übung] Forstinger, S.
[Bachelor] Angewandte Zeitreihenanalyse [Übung] Forstinger, S.
Fernerkundung Jarmer, T.



Studienprojekt (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
Study Project: Data Ethics Outreach Lab Mühlhoff, R.
Lindemann, N.
Study Project: DreamGuard: A Web Application for restful Nights (Part 2) Pipa, G.
Lüth, K.



Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
Advanced Introduction to Neuroinformatics (4 ECTS, PO2024) Pipa, G.
Zemliak, V.
Einführung in die Stochastik für Informatiker/Diskrete Stochastik und Statistik Döring, H.
de Jonge, L.
Hafer, B.
Introduction to Deep Learning (with an NLP angle) Bruni, E.
Introduction to Neuroinformatics (8 ECTS, PO2024) Pipa, G.
Zemliak, V.
Neuroinformatics (12 ECTS, PO2019/20) Pipa, G.
Zemliak, V.
Wahrscheinlichkeitstheorie Reitzner, M.
de Jonge, L.



Seminar mit Einführungsvorlesung (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
MK/RC Multivariate Statistik Breiding, P.