Über AirBnB-Daten und steile Lernkurven – oder auch: Gelungenes Frustrationsmanagement in der Data Science - Julia Pawlowski, Sven Rehder, Simon Steinhauser, Lisa Marie Wegner - University of Hamburg
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Intro
Worum ging es in der Lehrveranstaltung "Data Science for Social Economists" im Groben?
Die Veranstaltung wurde von Studierenden regelrecht überrannt - was waren die Hintergründe?
Die begleitende Programmier-Übung wurde erst digital, dann aber in Präsenz durchgeführt - wie kam es dazu?
Zum Lehrinhalt: Was genau sind Klassifikations- und Regressionsverfahren?
Data Science von Null auf - wie war die Veranstaltung aufgebaut, dass das möglich war?
Programmieren mit Hilfe von UHHGPT - hier war wurde bewusst dazu ermuntert
Arbeiten mit einem AirBnB-Datensatz - wie sah das aus?
Wie war das Feedback der Studierenden?
Programmieren mit einer Pen & Paper Klausur? Wie das geklappt hat
Wofür eigentlich das ganze? Ehemalige Studierende berichten von ihrem beruflichen Werdegang
Lisas Lehrphilosophie
Abschluss
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03.04.2025
Hub of Computing and Data Science (HCDS)
Zentrum für interdisziplinäre Studienangebote
Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen (HUL)
Studium und Lehre
Über AirBnB-Daten und steile Lernkurven – oder auch: Gelungenes Frustrationsmanagement in der Data Science
PODCAST zum Interview: https://www.hcl.uni-hamburg.de/ddlitlab/data-li...
Daten werden fast überall erhoben und gelten als wichtige Währung und Entscheidungsgrundlage in der Politik und Wirtschaft. Doch aus den bereits erhobenen, hochkomplexen Datensätzen sinnvolle Erkenntnisse zu ziehen, ist gar nicht so einfach.
Studierende der Soziologie, Ökonomie und Betriebswirtschaft an der Universität Hamburg haben in der Vorlesung und Übung die Chance, wichtige Kenntnisse auf dem Gebiet der Data Science zu erlangen. Dafür haben sich Prof. Ulrich Fritsche , Lisa Wegner und Victoria Hünewaldt ein Konzept überlegt, das es Studierenden ermöglicht, die Themen in ihrem eigenen Tempo und in begleitenden Übungen zu erarbeiten und dabei von Null auf Programmieren zu lernen.
Das Ziel: Studierende mit alltagsnahen Beispielen und im eigenen Tempo an das Thema Data Science heranführen und dabei den Grundstein für ihre weitere berufliche Qualifikation zu legen.
Das interdisziplinäre Lehrprojekt „Data Science for Social Scientists and Economists“ wurde erfolgreich im Jahr 2023 und 2024 durchgeführt und seither stetig weiterentwickelt. Es wird vom Digital and Data Literacy in Teaching Lab (kurz: DDLitLab) gefördert und für verschiedene Studiengänge der WiSo-Fakultät der Universität Hamburg angeboten.
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Shownotes:
Förderzeitraum: 01.04.2023 - 31.03.2024
Förderwebseite: Data Science for Social Scientists and Economists https://www.hcl.uni-hamburg.de/ddlitlab/data-li...
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Dieses und weitere Interviews zu geförderten Lehrprojekten am DDLitLab finden Sie hier: Spotlight: Data Literacy Lehrlabor
Konzept & Produktion: Julia Pawlowski, Sven Rehder, Simon Steinhauser
Digital and Data Literacy in Teaching Lab, August-Oktober 2024
uhh.de/ddlitlab
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In unserer neuen Interviewreihe „Spotlight Data Literacy Lehrlabor“ stellen wir einige der spannenden Lehrprojekte vor, die vom Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) im Jahr 2023 und 2024 an der Universität Hamburg gefördert wurden.
Diese Reihe ist für alle interessant, die sich für Hochschullehre, Data Literacy und DLE begeistern, und für diejenigen, die außerdem Einblicke in interdisziplinäre Lehrprojekte und/oder Kooperationen mit Transferpartner:innen erhalten möchten.
Die Lehrenden sprechen hier buchstäblich aus dem Nähkästchen und teilen ihre Erfahrungen mit uns. Dabei erfahren wir nicht nur etwas über ihre Lehrkonzepte und -Inhalte, sondern auch darüber, wie die Studierenden sich ihre eigene Datenkompetenz erarbeitet und diese dann gemeinsam in Projekten angewendet haben.
Spotlight an!
Das DDLitLab ist ein gefördertes Projekt der Stiftung Innovation in der Hochschullehre
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Chapters
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00:00:00Intro
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00:00:38Worum ging es in der Lehrveranstaltung "Data Science for Social Economists" im Groben?
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00:02:09Die Veranstaltung wurde von Studierenden regelrecht überrannt - was waren die Hintergründe?
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00:03:37Die begleitende Programmier-Übung wurde erst digital, dann aber in Präsenz durchgeführt - wie kam es dazu?
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00:06:28Zum Lehrinhalt: Was genau sind Klassifikations- und Regressionsverfahren?
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00:09:26Data Science von Null auf - wie war die Veranstaltung aufgebaut, dass das möglich war?
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00:12:24Programmieren mit Hilfe von UHHGPT - hier war wurde bewusst dazu ermuntert
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00:13:43Arbeiten mit einem AirBnB-Datensatz - wie sah das aus?
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00:16:25Wie war das Feedback der Studierenden?
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00:18:34Programmieren mit einer Pen & Paper Klausur? Wie das geklappt hat
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00:18:34Wofür eigentlich das ganze? Ehemalige Studierende berichten von ihrem beruflichen Werdegang
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00:23:37Lisas Lehrphilosophie
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00:25:13Abschluss