Data March
DATA MARCH
Blockkurs in Data Science und Maschinellem Lernen für Studierende aller Fachrichtungen
Wir leben in einer Welt des Datensammelns. Egal ob du Biochemie oder Physik studierst, Kunstgeschichte oder Medizin, BWL oder Jura: In allen Fachbereichen fallen Daten an und wollen gez?hmt werden.
Hier kommt Data Science ins Spiel: In unserem Blockkurs "Data March" lernst Du die Grundlagen der "Datenz?hmung" kennen und wirst praxisnah in die Welt der Datenanalyse eingeführt. Du wirst Datens?tze auswerten, interpretieren und ein tieferes Verst?ndnis dafür entwickeln, was Daten wirklich aussagen.
Ob für Dein Studium oder Deine berufliche Zukunft, dieses Wissen wird Dir einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Data Science st?rkt Dein Profil und er?ffnet Dir neue M?glichkeiten (?ffnet neues Fenster). (nicht barrierefrei).
Was ist der Data March?
Der ?Data March“ ist ein Kurs für Einsteiger in die Welt der Data Science und des maschinellen Lernens. Jedes Jahr im M?rz erwarten Dich vier Wochen voller praxisnaher Projekte und spannender Inhalte, die sich perfekt in den Studienplan Deines Studiengangs integrieren lassen.
Und das Beste ist: Du entscheidest, wie tief Du einsteigen m?chtest. Eine, zwei, drei oder vier Wochen – und erh?ltst je nach Dauer 2, 4, 6 oder 8 ECTS.
Warum solltest Du mitmachen?
Karriereschub - Data-Science-Kenntnisse sind gefragter denn je und er?ffnen Dir zahlreiche Karrierechancen (?ffnet neues Fenster). (nicht barrierefrei).
Praxisn?he - Wende Dein Wissen in zahlreichen kleinen Projekten an.
Flexibilit?t - Entscheide selbst, wie tief Du in die Thematik eintauchen willst.
Networking - Lerne gemeinsam mit Studierenden aus verschiedenen Fachbereichen.
Eckdaten
?? | Lehrformat
| Blockkurs |
?| Veranstaltungsort
| Pr?senzveranstaltung im H?rsaal H401 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) (Bajuwarenstr. 4) der Universit?t Regensburg |
? | ECTS-Punkte
| 2 pro Woche, d. h. je nach Teilnahme 2, 4, 6 oder 8 |
? | Vorkenntnisse
| Keine Vorkenntnisse erforderlich. Abiturwissen ist ausreichend. |
? | Einschreibung
| ?ber das Campus-Portal SPUR (externer Link, ?ffnet neues Fenster) |
? | Termine
| 3. - 28. M?rz 2025 Mo - Fr von 8 - 12 Uhr c.t. und 14 - 18 Uhr c.t. |
? | Dauer
| Je nach Interesse 1-, 2-, 3- oder 4-w?chig |
? | Unterrichtssprache
| Englisch |
? | Teilnehmerzahl
| 80 Pl?tze, vergeben nach dem first-come-first-serve-Prinzip |
? | Prüfung
| Klausur bestehend aus bis zu vier 30-minütigen Prüfungseinheiten (jeweils zum Inhalt eines der vier Wochenbl?cke). Die vier Prüfungseinheiten k?nnen voneinander unabh?ngig abgelegt werden. |
Programm
Die einzelnen Wochen bauen aufeinander auf, k?nnen aber auch separat absolviert werden, wenn Du über die entsprechenden Vorkenntnisse verfügst.
Woche 1:
Coding - Erlerne die Grundlagen der Programmiersprache Python und wie Du diese in der Data Science einsetzt.
Lehrperson: Prof. Dr. Rainer Spang
Woche 2:
Sampling - Eigne Dir das n?tige Grundlagenwissen an und nutze es direkt in praktischen Projekten.
Lehrperson: Prof. Dr. Florian Erhard
Woche 3:
Inference - Tauche ein in die Welt der Datenanalyse und lerne Techniken wie Exploration, Hypothesentests und Regression.
Lehrperson: Prof. Dr. Thomas Jaki
Woche 4:
Machine Learning - Erfahre, wie Maschinen lernen, und wende diese Kenntnisse in spannenden Projekten an.
Lehrperson: Prof. Dr. Merle Behr
