Wintersemester 2024/2025

Lehrinhalt

This two week intensive course is intended for students interested in learning the principles and methods of probability and statistics needed for analyzing, modelling and interpreting data. Basic (high-school) familiarity with statistical concepts is assumed. The topics covered include probability distributions, Bayesian reasoning, hypothesis testing, maximum likelihood, linear regression, monte carlo methods, etc. Mathematical proofs and derivations will be kept to a minimum (although matrix operations are very important) and greater emphasis will be placed on how to practically apply statistical tools to help you interpret real data. The course will be taught in the R programming environment (no prior knowledge of R is assumed). The course is recommended for students that have already completed the first two semesters.

(If you are having trouble registering for this course on heiCo, email the lecturer directly with yout name and matriculation number to be added manually.)

Informationen zur Veranstaltung

Die Beispiele im Kurs benutzen Physik der
ersten paar Semester.

There are some examples in the course that
are based on physics of the first few semesters.

Lehrinhalt

Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.

Lehrziel

Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.

Lehrziel

Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.

Lehrziel

Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

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Lehrinhalt

Die Studierenden erwerben Kenntnisse zu Lerntechniken, zur Mitschrift, Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen, effektive Teamarbeit, Zeitmanagement, Vorbereitung von Prüfungen und im Bereich Medienkompetenz.

Lehrziel

Nach erfolgreichem Besuch des Moduls kennen die Studierenden Lerntechniken, Techniken zur Mitschrift, Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen. Sie haben sich mit Gruppenarbeit und deren Gestaltung einschließlich effektiver Kommunikation beschäftigt. Sie kennen Strategien um sich effektiv auf Prüfungen vorzubereiten und besitzen die notwendige Medienkompetenz (Internetzrecherche, Literaturrecherche, Literaturdatenbank und Zitieren, Einführung Textverarbeitung).