Lehre / Teaching

BSc Forschungspraktika und Projektpraktika können grundsätzlich nach Absprache jederzeit absolviert werden, allerdings werden die meisten TeilnemerInnen als Teil des Praktikums zumindest den Intro R Kurs besuchen müssen (nächster Punkt), was einen gewissen zeitlichen Rahmen absteckt. Bitte vor Anmeldung für Projektpraktika bei Elisabeth Brunner eine kurze Anfrage an Florian Hartig.

Wichtig: Voraussetzung für ein Praktikum bei uns in der Gruppe sind Grundkenntnisse der Statistik und die Fähigkeit, eigenständig mit dem Computer zu arbeiten (bei statistischen Aufgaben typischerweise in R, für Programmieraufgaben in C/C++ oder Python). Um solche Grundkenntnisse zu erlangen kämen z.B. in Frage:

• Mindestens eine Grundvorlesung in Statistik, z.B. BSc Vorlesung Statistik und Bioinformatik
• Mindestens einen praktischen Kurs in Data Science in R, z.B. der von uns angebotene Blockkurs Introduction to Statistics and Data Science in R. Dieser Kurs kann wenn zeitlich möglich auch als Teil des Praktikums besucht werden

Ein möglicher Verlauf des Praktikums wäre dann:

• Optional: Besuch des Statistics and Data Science Kurses (1 Woche Vollzeit, genaue Termine siehe Vorlesungsverzeichnis)
• Einführung in Projektmanagement und Arbeitsweise in der Gruppe
• Besprechung eines Projekts, typischerweise die statistische Analyse eines Datensatzes. 
• Selbständige Durchführung der Analyse (bei Projektpraktikum ca. 1-2 Woche Block, natürlich mit der Möglichkeit Fragen zu stellen, idealerweise mit Anwesenheit vor Ort)
• Anfertigung eines Praktikumsberichts und nach Möglichkeit Besprechung des Projekts in der Arbeitsgruppe
• Für das Forschungspraktikum entsprechend länger.

Die Gesamtzeitaufwand für das Praktikum sollte den im Modulkatalog angegebenen Zeiten entsprechen! 

The objective of this module (see also here) is to teach quantative skills that should enable students to answer questions about ecological processes from data. Skills that are taught in this module include

• Applied biostatistics
• Data Sciene, machine learning and AI
• Simulations and dynamic models

If you are interested in participating, you should visit first Seminar 54374: Theoretische Ökologie, to get an idea what we are doing, and then take our R and stats block courses to train your data science / stats skills. More details here.

Interesse an eine Abschlussarbeit

Bei Interesse an Abschlussarbeiten im Bereich der Professur bitte eine Email an Florian Hartig, oder bei einem spezifischen Interesse direkt an den gewünschten Betreuer.