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23. November 2019

Fortbildung

Tag der offenen Tür TU Dortmund

Mitgliederversammlung

 

24. April 2020

Absolventenfeier

Fortbildungen vom Alumni-Verein

Fortbildung zu R-Paketen am 23.11.19

Der Alumni-Verein veranstaltet am Samstag, den 23. November 2019 zwei halbtägige Fortbildungen an der TU Dortmund:

    9:00 - 12:30 Uhr     Machine Learning in R mit mlr (Dr. Michel Lang)    
  12:30 - 14:00 Uhr     Mittagspause mit Verpflegung  
  14:00 - 17:30 Uhr     Dynamische Dokumente in R mit knitr und markdown (M. Sc. Jakob Richter)  

 

Die Fortbildung richtet sich an Mitglieder unseres Vereins, aber auch an Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und Stu­die­ren­de der Fakultät Statistik und andere Interessierte. Die Fortbildung wird auf Deutsch angeboten. Grund­kenntnisse in R werden vorausgesetzt.

In beiden Kursen werden ausgewählte Beispiele interaktiv gemeinsam erarbeitet. Dazu sollten die Teilnehmer ihre eigenen Computer mitbringen auf denen R und R-Studio vorinstalliert sind. Ein Ausweichen auf Computer im Schulungsraum ist in Ausnahmefällen möglich (bitte bei der Anmeldung angeben).

Anmeldung

Eine verbindliche Anmeldung ist bis zum 23. Oktober 2019 per E-Mail an alumni@statistik.tu-dortmund.de möglich. Bis zum 23. September ein­ge­gangene Anmeldungen von Vereinsmitgliedern werden bevorzugt be­han­delt. Für Mitglieder und Studierende bzw. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Fakultät Statistik über­nimmt der Verein die Kosten. Alle übrigen Teilnehmer und Teil­nehmer­in­nen bezahlen 100 € für beide Kurse oder 50€ für einen Kurs, immer inklusive Mittagsverpflegung.

Bitte geben Sie bei der Anmeldung an

  • an welchen Kursen Sie teilnehmen möchten.

  • wenn Sie einen der Computer im Schulungsraum nutzen möchten.

  • wenn Sie Alumni- oder Fakultätsmitglied sind (Studierende bringen bitte zusätzlich zur Veranstaltung ihren Studentenausweis oder eine Immatrikulationsbescheinigung mit).

  • ob Sie besondere Ernährungsgewohnheiten haben (vegetarisch, vegan, halal, laktosefrei,...), die für die Mittagsverpflegung berücksichtigt werden müssen.

     

Machine Learning in R mit mlr

Der Kurs setzt grundlegende Kenntnisse über die Methoden und Konzepte der statistischen Modellierung voraus. Es wird gezeigt, wie Klassifikations- und Regressionsprobleme mit verschiedenen Methoden in mlr einheitlich gelöst werden können. Dies umfasst u.a.:

  • Resampling

  • Datenvorverarbeitung

  • Hyperparameteroptimierung

  • Benchmarking

     

Dr. Michel Lang ist PostDoc an der Fakultät Statistik in Dortmund, momentan Vertretungsprofessor für Data Science an der LMU München und Kursleiter bei den Dortmunder R-Kursen. Er ist Entwickler von mlr und weiteren R-Paketen. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Maschinellen Lernens und der Survival Analyse.

Weitere Infos: www.statistik.tu-dortmund.de/lang.html

 

Dynamische Dokumente in R mit knitr und markdown

Dynamische Reports können mit R und dem Paket knitr auf einfache Weise erstellt werden. Es lassen sich HTML, Word und PDF Dokumente aus einer einzigen Datei erzeugen die sowohl das Layout als auch den Quellcode enthält. Der Kurs erklärt zunächst die Grundlegenden Funktionsweisen und geht danach auf einige der Zahlreichen Erweiterungsmöglichkeiten an:

  • Grafiken elegant einbinden

  • Tabellen professionell formatieren

  • Interaktive Grafiken für HTML Reports

  • HTML Präsentationen erstellen

  • Laufzeit durch Caching verringern

     

M. Sc. Jakob Richter ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät Statistik in Dortmund und Kursleiter bei den Dortmunder R-Kursen. Er ist an der Entwicklung mehrerer Machine Learning bezogener R-Pakete beteiligt. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Maschinellen Lernens, des effizienten parallelen Rechnens und der Black-Box Optimierung.

Mehr Infos: www.statistik.tu-dortmund.de/richter.html

 

 

Kurze Berichte der letzten Fortbildungen sind im Folgenden zu lesen.

 

Einführung in Shiny von Jakob Richter (6. Oktober 2018)

Der Caterer ist gekommen. Das Mittagessen steht in einem Nachbarraum: Kalte Snacks wie Wraps, Börek­stangen und Salate warten auf die Teil­nehmer des Shiny-Kurses, um verspeist zu wer­den. Aber keiner bewegt sich von seinem Com­puter. Viel zu vertieft sind alle, die von Kursleiter M. Sc. Jakob Richter gestellten Aufga­ben zu lösen.

Zweiundzwanzig Lernwillige sitzen bei strahlen­dem Sonnenschein und sommerlichen Tempera­turen an einem Samstag im PC-Raum des CDI, der fas­zinierenderweise nach wie vor nach Teppich­kleber duftet, und lernen heute das R-Paket Shiny kennen. Der Alumni-Verein hatte zu diesem Ein­führungs­kurs eingeladen und jetzt, zur Mittags­zeit, wird klar, dass wohl niemand gekommen ist, um einfach ein kostenloses Mittagessen abzu­stauben.

Und wirklich hat dieser Weiterbildungstag auch mehr zu bieten! Durch gut verständliche Folien, sauberen Beispiel-R-Code und vorbereitete Übungen schafft es der Dozent, jedem in der sehr heterogene Gruppe, in der sich sowohl Bachelor­studentinnen und -studenten als auch Pro­fes­so­rin­nen und Professoren finden, etwas mitzu­ge­ben. Die Möglichkeiten, mit shiny explorative Datenanalyse und dynamische Berichterstattung zu betreiben werden genauso erörtert und ausprobiert wie die interaktive Präsentation von Auswertungsergebnissen und die Möglichkeit der Einbettung in Web-Applikationen. Wir danken Jakob Richter für den gelungene Weiterbildung und hoffen, eine Fortbildung in ähnlichem Format bald wieder anbieten zu können!

 

 

Datenvisualisierung und Pharmacometrics von Andreas Krause (9. Januar 2016)

Am Samstag, den 9. Januar fand in Dortmund eine Weiterbildung des Alumni-Vereins statt. Wir konnten Andreas Krause als Dozenten gewinnen, der die Zuhörerinnen und Zuhörer in zwei Workshops zu den Themen Datenvisualisierung und Pharmaco­metrics mitreißen und begeistern konnte.

Insgesamt 23 Teilnehmer waren angemeldet. Neben Vereinsmitgliedern befanden sich auch interessierte Studierende und Mitarbeiter der Fakultät in der Hörerschaft und einige wenige externe Teilnehmer. Auch wenn nicht alle Teilnehmer für beide Veranstaltungen angemeldet waren, blieben doch alle zum gemeinsamen Essen (Foto von Arno Fritsch) oder kamen dafür extra früher.

So diente die Veranstaltung nicht nur dem Wissenserwerb, sondern auch dem Knüpfen neuer Kontakte. Wir freuen uns sehr darüber, dass dieses Projekt ein solcher Erfolg war und bedanken uns herzlich bei Andreas Krause für die reibungslose Zusammenarbeit und den toll gestalteten Tag! Ebenso herzlich bedanken wir uns bei Dekanin Prof. Dr. Katja Ickstadt für die Möglichkeit, den Computerraum der Fakultät für unsere Veranstaltung zu nutzen, und bei Prof. Dr. Krämer, der uns die Räumlichkeiten seines Lehrstuhls für das gemeinsame Mittagessen zur Verfügung stellte.

 

 

Dozent Andreas Krause begeistert seine Zuhörerinnen und Zuhörer

Foto: Arno Fritsch

 

Beim gemeinsamen Mittagessen haben die Teilnehmerinnen und Teilnehmer Zeit zum Austausch.

Foto: Arno Fritsch