B.Sc. Data Science PO 2022

Vorlesungsverzeichnis

A. Mathematik und Informatik für Data Science

Einführung in Data Science und Data Engineering [Vorlesung]
Irmengard Sax, Prof.Dr. Matthias Schlesner, Christian Heyer, Stephen Krämer, Jonas Frank, Martin Kaim, Prof.Dr. André Uschmajew, Dr. Alexandros Grosdos Koutsoumpelias, Dr. Jan Meier-Kolthoff

Übung zu Einführung in Data Science und Data Engineering [Übung]
Irmengard Sax, Prof.Dr. Matthias Schlesner, Christian Heyer, Stephen Krämer, Jonas Frank, Martin Kaim, Prof.Dr. André Uschmajew, Dr. Alexandros Grosdos Koutsoumpelias, Dr. Jan Meier-Kolthoff

Lineare Algebra I [Vorlesung]
Prof.Dr. Wolfgang Schneider, Dr. Renate Motzer

B. Analysis

Analysis I [Vorlesung]
Prof.Dr. Urs Frauenfelder, Dr.rer.nat. Marius Müller

Analysis II [Vorlesung]
Prof.Dr. Marco Hien

C. Informatik

Informatik 3 [Vorlesung]
Prof.Dr. Jakob Siegfried Kottmann

Übung zu Informatik 3 [Übung]
Prof.Dr. Jakob Siegfried Kottmann

Diskrete Strukturen und Logik (beinhaltet Diskrete Strukturen für Informatiker) [Vorlesung]
Prof.Dr. Tobias Mömke

Übung zu Diskrete Strukturen und Logik (beinhaltet Diskrete Strukturen für Informatiker) [Übung]
Prof.Dr. Tobias Mömke

D. Stochastik und Optimierung

Einführung in die Stochastik (Stochastik I) [Vorlesung]
Prof.Dr. Stefan Großkinsky

Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II) [Vorlesung]
Prof.Dr. Elisabeth Gaar, Regina Schmidt, Prof.Dr. Mirjam Dür, Thomas Hirschmüller

E. KI & Data Engineering

Datenbanksysteme I [Vorlesung]
Prof.Dr. Peter Fischer, Vincent Le Claire, Jennifer Neumann

Übung zu Datenbanksysteme [Übung]
Prof.Dr. Peter Fischer, Vincent Le Claire, Jennifer Neumann

Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) [Vorlesung]
Prof.Dr. Rainer Lienhart, Katja Ludwig, Daniel Kienzle, Moritz Werner Amadeus Einfalt, Julian Lorenz, Sebastian Scherer, Robin Schön

Übung zu Grundlagen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens (Multimedia Grundlagen I) [Übung]
Prof.Dr. Rainer Lienhart, Katja Ludwig, Daniel Kienzle, Moritz Werner Amadeus Einfalt

F. Wahlbereich

Grundlagen des Organic Computing [Vorlesung]
Prof.Dr. Jörg Hähner, David Pätzel

Übung zu Grundlagen des Organic Computing [Übung]
David Pätzel, Prof.Dr. Jörg Hähner

Multimedia Projekt [Praktikum]
Prof.Dr. Rainer Lienhart, Katja Ludwig, Sebastian Scherer, Moritz Werner Amadeus Einfalt, Daniel Kienzle, Julian Lorenz

Analysis III [Vorlesung]
Prof.Dr. Bernd Schmidt, David Buchberger

Einführung in die Algebra [Vorlesung + Übung]
Prof.Dr. Marc Nieper-Wißkirchen, Felix Stärk

Gewöhnliche Differentialgleichungen [Vorlesung]
Prof.Dr. Dirk Blömker, Ferdinand Eitler

Topologie [Vorlesung + Übung]
Prof.Dr. Kai Cieliebak, Milan Zerbin

Diskrete Finanzmathematik [Anmeldung]
Prof.Dr. Ralf Werner

G. Seminar

Seminar über Multimediale Datenverarbeitung (Bachelor) [Seminar]
Prof.Dr. Rainer Lienhart, Sebastian Scherer, Robin Schön, Moritz Werner Amadeus Einfalt, Daniel Kienzle, Julian Lorenz, Katja Ludwig

Seminar Datenbanksysteme für Bachelor [Seminar]
Prof.Dr. Peter Fischer, Vincent Le Claire, Jennifer Neumann

Seminar Organic Computing (Bachelor) [Seminar]
Prof.Dr. Jörg Hähner, David Pätzel, Michael Heider, Helena Stegherr, Henning Cui, Victor Gerling, Marco Steinberger

Seminar zur Stochastik (Bachelor) [Seminar]
Dr. Daniel Nickelsen

Randomized Linear Algebra (Seminar zur Numerik) [Seminar]
Prof.Dr. André Uschmajew

Seminar Random Matrix Theory (Blockseminar Stochastik) [Seminar]
Prof.Dr. Markus Heydenreich

Seminar zur Stochastik (Bachelor+Master) [Seminar]
Prof.Dr. Ralf Werner, Alexander Strack