Veranstaltungs-Nr.	24-100.10
Veranstaltungs-Type	Vorlesung
Veranstalter	Prof. Dr. -Ing Norbert Ritter, Prof. Dr. Ingrid Schirmer
Ort	Digital
Zeit	Mo 16-19
Eignung	Verwendbar im Freien Wahlbereich bzw. Studium generale.

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.

Die Vorlesung wird wöchentlich aus 2-4 kurzen Videosequenzen bestehen. Diese sind spätestens 4 Tage vor dem Termin auf Lecture2Go verfügbar. Diese Videos sollen spätestens in den ersten beiden Stunden des Vorlesungstermins geschaut werden. Natürlich ist früheres Anschauen möglich. In der letzten Stunde des Vorlesungstermins finden eine synchrone/präsentische Diskussions- und Fragerunde statt. Diese wird in der Regel durch kurze, den Stoff reflektierende Fragen der Lehrenden eingeleitet, um von dort ausgehend weitere Verständnisfragen zu klären und Raum zur Diskussion über Aspekte der Vorlesungen zu geben.

Die selbständige weitere Vertiefung der Kenntnisse wird unterstützt durch eine Kurseinheit auf der E-Learning-Plattform OpenOLAT. Hier werden ergänzende Materialien zur Verfügung gestellt. Auch die regelmäßigen Onlinetests (siehe Hinweise zu den Prüfungen) werden hier absolviert.

Am Ende der Vorlesung Datenwelten I sollen Sie als Studierende über ein Grundverständnis davon verfügen, was Data Science ist. Sie sollen eine Grundvorstellung von der Funktionsweise der informationstechnischen Systeme haben, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit)gestalten. Ergänzend sollen Sie ein Grundverständnis davon entwickelt haben, mit welchen statistischen Verfahren und wie Daten analysiert, und wie aus Datenanalysen intelligente Systeme gemacht werden. Schließlich sollen Sie eine erste Vorstellung davon entwickeln, wie technische und soziale Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten interagieren.