Lehre / Teaching - Universit?t Regensburg_百利宫

Schwerpunkte der Lehre / Teaching focus

Teaching in group focuses on statistics, data science, machine learning, theory and simulation models in ecology and evolution. A list of all courses taught in a given semester can be found in our course catalogue here. The following is a list of regularly taught courses and lectures

Lectures offered for BSc Biology (Grundvorlesungen)

Vorlesung 54133: Statistik und Bioinformatik [GRIPS / lecture notes]
Praktikum 54128: Evolutionsbiologie und Molekulare ?kologie

Specialized lectures offered for?BSc / MSc / PhD level

Blockkurs 54371: Introduction to statistics and data science with R [GRIPS / lecture notes]
Blockkurs 54375: Adanced Biostatistics?[GRIPS / lecture notes]
Blockkurs 54379: Machine Learning and Deep Learning with R?[GRIPS / lecture notes]
Blockkurs 54378: Introduction to Bayesian Statistics?[GRIPS / lecture notes]
Blockkurs 54376: Evolutionary Game Theory (currently not regularly offered)
Blockkurs 54370: Research Skills?[GRIPS / lecture notes see GRIPS]

Seminars

Seminar 54374: Theoretische ?kologie?[GRIPS]

Focus module Theoretical Ecology

Students of the MSc Biology or MSc EEC can take the specialized lectures as part of the MSc module "Theoretical Ecology", which focuses on ecological data science. For details, see below.?

External course participants (from other universities)

External participants (i.e. from other universities or research institutes) that want to take part in our courses (in particular online courses) need a gues account at the UR?to be able to enroll in courses and get access to the material that we provide via GRIPS. To get a gues account, please follow these two steps

Check here if your university or institution is included in the list that can directly create a guest account. If you can get a guest account, create one.
If you can't create a gues account, please contact the course instructor via email. You will then get a password which you an use to create a guest account here.

After having received your guest account, you can enroll to the courses via GRIPS. The GRIPS link is provided after each course in the list above.?

BSc Projektpraktikum oder Forschungspraktikum

BSc Forschungspraktika und Projektpraktika k?nnen grunds?tzlich nach Absprache jederzeit absolviert werden, allerdings werden die meisten TeilnemerInnen als Teil des Praktikums zumindest den Intro R Kurs besuchen müssen (n?chster 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 F?higkeit, eigenst?ndig mit dem Computer zu arbeiten (bei statistischen Aufgaben typischerweise in R, für Programmieraufgaben in C/C++ oder Python). Um solche Grundkenntnisse zu erlangen k?men 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. {web_name}er Kurs kann wenn zeitlich m?glich auch als Teil des Praktikums besucht werden

Ein m?glicher?Verlauf des Praktikums w?re 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.?
Selbst?ndige Durchführung der Analyse (bei Projektpraktikum ca. 1-2 Woche Block, natürlich mit der M?glichkeit Fragen zu stellen, idealerweise mit Anwesenheit vor Ort)
Anfertigung eines Praktikumsberichts und nach M?glichkeit Besprechung des Projekts in der Arbeitsgruppe
Für das Forschungspraktikum entsprechend l?nger.

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

MSc Schwerpunktmodul Theoretische ?kologie

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 ?kologie, 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.

Abschlussarbeiten / MSc or BSc theses

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.?