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.
[Master] Advanced Econometrics and Statistics Wilde, J.
[Master Compulsory Module] Microeconometrics Wilde, J.
[WIWI-B-21001-ME: Ökonometrie und Statistik B I] Multivariate Statistik, ökonometrische Zeitreihenanalyse Forstinger, S.
Elemente der diskreten Mathematik (BEU) Juhnke-Kubitzke, M.
Elemente der Zahlentheorie (BEU) Plümer, J.
Fernerkundung Jarmer, T.
Methods of AI (Lecture) Kühnberger, K.
Muhammad Abdelmoneim, N.
Multivariate Verfahren (V) Staufenbiel, T.
Professionalisierung Maschinelles Lernen in Python Nguyen, M.
Römer, T.
von Westenholz, M.
Statistik I (V) Staufenbiel, T.



Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
[Fortgeschrittenes Seminar Banken und Finanzierung I] Data Science in Finance Grundke, P.
Deep learning for natural language processing Bruni, E.
Fernerkundung Jarmer, T.
Fernerkundung und GIS in der Konfliktforschung Waske, B.
Implementing ANNs with TensorFlow Bruni, E.
Methods of AI (Seminar) Kühnberger, K.
Muhammad Abdelmoneim, N.



Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
Einführung in die Stochastik für Informatiker/Diskrete Stochastik und Statistik Döring, H.
de Jonge, L.
Knowledge-Based Systems -- Machine Learning and Knowledge Engineering Atzmüller, M.
Schwenke, L.
Künstliche Intelligenz Hertzberg, J.
Mock, A.
Neuroinformatics (Lecture + Tutorial) Nieters, P.
Wahrscheinlichkeitstheorie Döring, H.



Seminar mit Einführungsvorlesung (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Titel DozentIn
MK/RC Mathematische Methoden des Maschinellen Lernens Römer, T.