Ringvorlesung Datenwelten
Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird.
Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen.
dienstags, 17:00 - 19:00 Uhr, Lecture2Go-Aufzeichnung
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17.10.2023
Datenökosysteme 1
Prof. Dr. Ingrid Schirmer, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
24.10.2023
Was sind Daten?
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
07.11.2023
Klassische Datenbanken
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
Klassische Datenbanken
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
14.11.2023
Komplexe Informationssysteme
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
Komplexe Informationssysteme
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
21.11.2023
Skalierbares Datenmanagement
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
Skalierbares Datenmanagement
Jun.-Prof. Dr. Wolfram Wingerath, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
28.11.2023
Einführung Statistik, Machine Learning & Decision Trees
Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, Universität Hamburg
Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, Universität Hamburg
05.12.2023
Regressionsanalyse
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
12.12.2023
Bayesianische Verfahren
Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, Universität Hamburg
Bayesianische Verfahren
Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, Universität Hamburg
19.12.2023
K-means-Clustering
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
K-means-Clustering
Prof. Dr. Henning Lohmann, Fachbereich Sozialökonomie, Universität Hamburg
09.01.2024
Neuronale Netze
Dr. Julia Niemann-Lenz, Zentrum für Interdisziplinäre Studienangebote / Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, beide Universität Hamburg
Neuronale Netze
Dr. Julia Niemann-Lenz, Zentrum für Interdisziplinäre Studienangebote / Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp, Fachbereich Sozialwissenschaften: Politikwissenschaft, beide Universität Hamburg
16.01.2024
KI-basierte Textverarbeitung (Large Language Models)
Prof. Dr. Chris Biemann, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
KI-basierte Textverarbeitung (Large Language Models)
Prof. Dr. Chris Biemann, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
23.01.2024
KI-basierte Bildverarbeitung
Prof. Dr. Simone Frintrop, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
KI-basierte Bildverarbeitung
Prof. Dr. Simone Frintrop, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
30.01.2024
Nutzung & Bedeutung von Machine Learning
Prof. Dr. Ingrid Schirmer, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
Nutzung & Bedeutung von Machine Learning
Prof. Dr. Ingrid Schirmer, Fachbereich Informatik, Universität Hamburg
Koordination
Dr. Julia Niemann-Lenz, Zentrum für Interdisziplinäre Studienangebote, Universität Hamburg
Dr. Julia Niemann-Lenz, Zentrum für Interdisziplinäre Studienangebote, Universität Hamburg