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Das Mannheimer Barockschloss und der Ehrenhof unter blauem Himmel.
Bild: Staatliche Schlösser und Gärten Baden-Württemberg

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Please note that you have to take the majority of classes at the School of Business Informatics and Mathematics.

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If you're an undergraduate student, you might take graduate-level courses at the School of Business, Informatics and Mathematics. However, please pay attention to any prerequisites.

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Wirtschafts­informatik (Bachelor)

Analysis für Wirtschafts­informatiker (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Vertrautheit im Umgang mit den grundlegenden Begriffen und Methoden der Analysis sowie der wesentlichen mathematischen Beweismethoden.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit Sachverhalte zu formalisieren, abstraktes Denken.

Personale Kompetenz:

  • Teamarbeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Dr. Peter Parczewski
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202610:15 – 11:45SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202612:00 – 13:30SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
  • Mengen und Abbildungen
  • Die reellen Zahlen
  • Folgen, Reihen und Potenzreihen
  • Stetigkeit und Differenzierbarkeit von Funktionen in einer reellen Variablen
  • Riemann-Integral
  • Differenzierbarkeit von Funktionen in mehreren reellen Variablen
  • Optional: Mehrdimensionale Integralrechnung, algorithmische Fragestellungen
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Data Security and Privacy (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202613:45 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Kryptographie I (Vorlesung mit Übung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Nach Abschluss des Moduls  sind die Studierenden be­fähigt, die größten Risiken im elektronischen Datenverkehr, wie sie bspw. beim Online-Banking oder Einkauf über Online-Händler wie Amazon auftreten können, zu erkennen und zu vermeiden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können  in konkreten Anwendungs­fällen notwendige Sicherheits­ziele erkennen und passende Methoden auswählen und einsetzen. Beispiele sind Verfahren zur Geheimhaltung von Daten (Verschlüsselungen), den Aufbau einer vertrauenswürdigen Verbindung (Schlüsselaustausch) und der sicheren Authentifikation (Zertifikate und digitale Signaturen).
Personale Kompetenz:
Das analytische, konzentrierte und präzise Denken der Studierenden wird geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendun-gen, z. B. im Rahmen der Übungs­aufgaben, wird ihr Abstraktions­ver-mögen weiterentwickelt und der Trans­fer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Schriftliche (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202613:45 – 15:15C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
In der Vorlesung erfolgt eine Einführung in die moderne Kryptographie, d. h. in die Theorie und der Praxis der Absicherung von digitalen Daten. Neben der Bereitstellung der für das Verständnis des Stoffs nötigen mathematischen, algorithmischen und informations­theoretischen Grundlagen werden vor allem die grundlegenden Konzepte und mehrere in der Praxis eingesetzte Verfahren vorgestellt.
 
Behandelt Themen sind beispielsweise:
  • Grundbegriffe der Kryptographie
  • Blockchiffren, z. B. Data Encryption Standard (DES) und Advanced Encryption Standard (AES), und Stromchiffren
  • Verfahren zum sicheren Schlüsselaustausch, bspw. das Diffie-Hellman Protokoll
  • Public-Key Verschlüsselungs­verfahren, bspw. RSA
  • Hashfunktionen
  • Message Authentication Codes
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Praktikum Software Engineering (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, An-wendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validie-rung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Wei-ter­entwicklung von Software­systemen.
Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Software­systeme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unter-schiedliche Stakeholder, Termindruck, …).
Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Software­systeme im Team zu entwerfen, zu entwickeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündlicher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Ausarbeitung und entwickeltes System, Teammeetings (14 Meetings à max. 2 Stunden) und Kolloquia (3 Kolloquien à max. 30 Minuten), Praktische Prüfungen, Programmier­projekt(e)
Lektor(en):
Dr. Marcus Kessel
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202615:30 – 17:00B 244 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem der Methoden und Techniken die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Software­systemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Praktische Informatik II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Aufbau und Arbeits­weise moderner Digitalrechner, Aufgaben und Funktions­weise moderner Betriebs­systeme, insbesondere Prozess- und Speicherverwaltung. Aufbau und Arbeits­weise von Compilern.
Methoden­kompetenz:
Entwurf einfacher logischer Schaltungen, Lösung von Programmier-aufgaben in Programmieren, Entwurf einfacher Grammatiken, Um-gang mit Compiler-Generatoren.
Personale Kompetenz:
Selbständiges Arbeiten in Klein­gruppen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Studien­beginn ab HWS 2011:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Studien­beginn vor HWS 2011:
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 17:00SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
Die Vorlesung beschäftigt sich mit den technischen und methodischen Grundlagen der Ausführung von Anwendungs­programmen auf modernen Digitalrechnern. Dies umfasst vor allem die folgenden Gebiete:

1. Rechnerarchitektur
2. Betriebs­systeme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Programmier­praktikum II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Gründliche Kenntnis der Programmiersprache Java
  • Fortgeschrittene Programmier­kenntnisse in Themen­bereichen wie bspw. Assertions, Client-Server Kommunikation, Multi-Threading, sowie häufig verwendete Java-Bibliotheken und Frameworks.
  • Vertraut mit JUnit und den wichtigsten Konzepten des Software-Testens mit Java.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit die erlernten Fach­kompetenzen einzusetzen und somit qualitative anspruchsvolle Java-Anwendungen zu entwickeln und zu warten.

Personale Kompetenz:

  • Eigen­verantwortliches Arbeiten
  • Team­fähigkeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)
Lektor(en):
Dr. Ursula Rost
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202615:30 – 17:00B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Im Programmier­praktikum II werden die erworbenen Kenntnisse aus der Veranstaltung Programmier­praktikum I erweitert und vertieft. Basierend auf der Programmiersprache Java, werde hier die folgenden Themengebiete vermittelt:
 
  • Generische Datentypen,
  • Stream-Klassen (Java IO)
  • Client-Server Kommunikation
  • Multi-Threading
  • JDBC (Datenbanken)
  • Verarbeitung von XML-Dokumenten
  • Assertions (Design by Contract)
  • Testen
  • Weitere ausgewählte Themen

Darüber hinaus werden Werkzeuge für die Team-orientierte  Entwicklung größerer Programmpakete vorgestellt. Dazu gehört insbesondere die Entwicklungs­umgebung Eclipse.
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Selected Topics in IT-Security (Vorlesung mit Übung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Lernziel:
This course aims to increase the security awareness of students and offers them a basic understanding with respect to a variety of interesting topics. After this course, students will be able to (1) learn about symmetric and asymmetric encryption schemes, (2) classify and describe vulnerabilities and protection mechanisms of popular network protocols, web protocols, and software systems (2) analyze / reason about basic protection mechanisms for modern OSs, software and hardware systems.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral exam (30 minutes)
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202615:30 – 17:00C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (wöchentlich) 13.02.2026 – 29.05.202613:45 – 15:15C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Background and Learning Objectives
 
The large-scale deployment of Internet-based services and the open nature of the Internet come alongside with the increase of security threats against existing services. As the size of the global network grows, the incentives of attackers to abuse the operation of online applications also increase and their advantage in mounting successful attacks becomes considerable.
 
These cyber-attacks often target the resources, availability, and operation of online services. In the recent years, a considerable number of online services such as Amazon, CNN, eBay, and Yahoo were hit by online attacks; the losses in revenues of Amazon and Yahoo were almost 1.1 million US dollars. With an increasing number of services relying on online resources, security becomes an essential component of every system.
 
Content Description
 
This lecture covers the security of computer, software systems, and tamper resistant hardware. The course starts with a basic introduction on encryption functions, spanning both symmetric and asymmetric encryption techniques, discusses the security of the current encryption standard AES and explains the concept of Zero-Knowledge proofs. The course then continues with a careful examination of wired and wireless network security issues, and web security threats and mechanisms. This part also extends to analysis of buffer overflows. Finally, the course also covers a set of selected security topics such as trusted computing and electronic voting.
 
Topics:
 
  • Encryption Schemes (Private Key vs. Public Key, Block cipher security) and Cryptographic Protocols
  • Cryptanalysis,e.g., side channel attacks
  • Network Security
  • Wireless Security
  • Web Security (SQL, X-Site Scripting)
  • Buffer Overflows
  • Malware & Botnets
  • Trusted computing
  • Electronic Voting
  • OS Security
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Softwaretechnik I (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, Anwendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validierung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Weiter­entwicklung von Software­systemen. Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Software­systeme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unter­schiedliche Stakeholder, Termindruck, …). Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Software­systeme im Team zu entwerfen, zu entwi-ckeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündli-cher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Colin Atkinson
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem Kennenlernen, Verstehen und Anwenden der Methoden, Techniken und Werkzeuge, die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Software­systemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Theoretische Informatik (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
3
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen neue grundlegende Konzepte der Informatik, insbesondere im Themenkreis Berechenbarkeit, effiziente Berechenbarkeit, kryptographische Sicherheit. Sie kennen weiterhin grundlegende Techniken der  Komplexitätsanalyse und können diese auf gegebene Berechnungs­probleme anwenden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können gegebenen Probleme bezüglich der zu ihrer
Lösung in verschiedener formaler Berechnungs­modelle aufzubringenden Ressourcen klassifizieren. Sie besitzen ein grundlegendes formales Verständnis für die wichtigsten Komplexitätsmerkmale wie nicht berechenbar, nicht effizient berechenbar, effizient berechenbar, kryptographisch sicher.

Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen  identifizieren, sie formal  spezifizieren und bezüglich der zu ihrer Lösung nötigen Ressourcen  klassifizieren. Sie besitzen die Fähigkeit, auf höherem Niveau zu abstrahieren, mit formalen Modellierungs­techniken zu arbeiten, und die Komplexität von Problemstellungen abzuschätzen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202615:30 – 17:00C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (2-wöchentlich) 11.02.2026 – 20.05.202613:34 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
  • Grundlegende uniforme und nichtuniforme Berechnungs­modelle und Berechnungs­paradigmen
  • Universelle Turingmaschinen und Berechenbarkeit
  • Logik- insbesondere SAT-Algorithmen
  • NP-Vollständigkeits­theorie
  • Formale Sprachen, Grammatiken, Grundlagen des Compilerbaus
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Wirtschafts­informatik IV – IS 204 (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto, Tommaso Green
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202610:15 – 11:45EO 145 Hörsaal (Bürgerhörsaal); Schloss Ehrenhof Ost
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.

Wirtschafts­informatik (Master)

Advanced Methods in Text Analytics (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Dr. Daniel Ruffinelli, Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Algorithmik (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
3
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden erlernen wichtige und anspruchsvolle Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vorwiegend im Bereich der diskreten Optimierung und der Analyse der Verfahren.
Methoden­kompetenz:
Anhand praktischer Probleme aus dem Bereich des  Operation Research erlernen sie wie man diese Probleme  abstrahiert und  mittels der erlernten Verfahren einer Lösung zuführt.
Personale Kompetenz:
Ihr analytisches, konzentriertes und präzises Denken wird  geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen z. B. aus dem Bereich Operations Research im Rahmen der Übungs­aufgaben wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Trans­fer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert. Durch die Auseinandersetzung mit der Thematik von P versus NP und der beispielhaften Behandlung von praktisch relevanten NP-vollständigen Problemen werden sie  sensibilisiert  für die Thematik der effizienten Lösbarkeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202610:15 – 11:45C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (2-wöchentlich) 12.02.2026 – 21.05.202610:15 – 11:45C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Aufbauend auf der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen werden fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen unter Einbeziehung der Korrektheit und Kosten der Verfahren behandelt. Dabei stehen Fragestellungen, die einen Bezug zu wirtschafts­wissenschaft­lichen Anwendungen haben im Fokus. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Abbildung von konkreten praktischen Problemen, auf den Konzepten und deren Lösung mittels der Algorithmen. Die Problematik der nicht effizient (P versus NP) berechenbaren Probleme wird diskutiert und Heuristiken für NP-vollständige Optimierungs­probleme behandelt. Behandelte Fragestellungen sind z. B.:
  • Netzwerke und Algorithmen auf Netzwerken, Max-flow, Min-cost,
  • Matching bipartit, non bipartit, gewichtete
  • Stabiles Heirats­problem
  • Zuweisungs­problem
  • Touren in Graphen: Handels­reisender, Chinesischer Briefträger
  • SAT-Algorithmen
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Cryptography (Vorlesung mit Übung)
Kurstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202613:45 – 15:15
Weitere Informationen
Data Mining (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungs­informationen:
Please note that there is no second date for the exam.
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project organisation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer, Dr. Sven Hertling
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202610:15 – 11:45B 243 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
The course provides an introduction to advanced data analysis techniques as a basis for analyzing business data and providing input for decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Data Mining
  • Data Representation and Preprocessing
  • Clustering
  • Classification
  • Association Analysis
  • Text Mining
  • Systems and Applications (e. g. Retail, Finance, Web Analysis)
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Data Security and Privacy (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202613:45 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Database Systems II (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Grundlegende Kenntnisse in verteilte relationale Datenbanken
  • objekt­orientierte Datenbanken
  • objektrelationale Datenbanken
  • deduktive Datenbanken
  • XML-Datenbanken
  • OLAP/OLTP
  • Leistungs­bewertung

Methoden­kompetenz:

  • Verständnis der alternativen Datenrepräsentationen, deren Vor- und Nachteile
  • Ziel­orientierter Einsatz der verschiedenen Datenrepräsentationen

Personale Kompetenz:

  • Verständnis der Rolle alternativer Daten­modelle für fundamentale betriebliche Informations­systeme
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 16.02.2026 – 25.05.202612:00 – 13:30C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objekt­orientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/XML).
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Databases for Data Scientists (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Dr. Sven Hertling
Weitere Informationen
Deep Learning (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202610:15 – 11:45C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Generative Software Engineering (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Dr. Marcus Kessel
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202610:15 – 11:45A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Weitere Informationen
Image Processing (Vorlesung mit Übung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202613:45 – 15:15C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202615:30 – 17:00C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of fundamental techniques of Information Retrieval and Web Search, including standard retrieval models, evaluation of information retrieval systems, text classification and clustering, as well as web search topics such as crawling and link-based algorithms.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Information Retrieval and Web search, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different search scenarios.
Personal competence:
  • presentation skills;
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto, Dr. Daniel Ruffinelli
Beschreibung:
Given the vastness and richness of the Web, users need high-performing, scalable and efficient methods to access its wealth of information and satisfy their information needs. As such, being able to search and effectively retrieve relevant pieces of information from large text collections is a crucial task for the majority (if practically not all) of Web applications. In this course we will explore a variety of basic and advanced techniques for text-based information retrieval and Web search. Covered topics will include:
 
  • Efficient text indexing;
  • Boolean and vector space retrieval models;
  • Evaluation of retrieval systems;
  • Probabilistic Information Retrieval;
  • Text classification and clustering;
  • Web search, crawling and link-based algorithms.

Coursework will include homework assignments, a term project and a final exam. Homework assignments are meant to introduce the students to the problems that will be covered in the final exam at the end of the course. In addition, students are expected to successfully complete a term project in teams of 2–4 people. The projects will focus on a variety of IR problems covered in class. Project deliverables include both software (i.e., code and documentation) and a short report explaining the work performed and its evaluation.
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
IS 622 Network Science (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lektor(en):
Prof. Dr. Markus Strohmaier, Abigail Hayes, Marlene Lutz
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15
Beschreibung:
Please find a detailed course description via the following link:
Modulkatalog MMM | Universität Mannheim (uni-mannheim.de)
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
IT-Security (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202610:15 – 11:45A 104 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Weitere Informationen
Large Language Models and Agents (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer, Ralph Peeters
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202610:15 – 11:45C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202612:00 – 13:30C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Master Seminar Computer Vision (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202617:15 – 18:45A 104 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Weitere Informationen
Query Optimization (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Verständnis der Grundlegenden Funktions­weisen alternativer Plangeneratoren,
  • detaillierte Kenntnisse physischer Planalternativen,
  • detaillierte Kostenanalysen

Methoden­kompetenz:

  • Algorithmen und Komplexitäten der Plangenerierung,
  • Kostenrechnung anhand gegebener Statistiken

Personale Kompetenz:

  • Fundamentales Verständnis für die Probleme und Lösungen der traditionellen Anfragebearbeitung
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15A 302 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Grundlagen der Anfrage­optimierung
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.

Wirtschafts­mathematik (Bachelor)

Dynamische Systeme und Stabilität (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungs­informationen:
Achtung: 
Die Vorlesung findet in folgenden Räumen statt:

Montag,    im Hörsaal C 015 – A 5, 6
Mittwoch, im Hörsaal C 013 – A 5, 6

zeitgleich mit der Vorlesung
„MAA 403 Gewöhnliche Differentialgleich­ungen“
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202610:15 – 11:45
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202610:15 – 11:45
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Lineare Algebra II / A (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Vertiefungen der Linearen Algebra I wie Normalformen von Endomorphismen kennen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• Das Wechselspiel zwischen abstrakten Objekten (Endomorphismen, Bilinearformen) und repräsentierenden konkreten Daten (Matrizen) würdigen (BF1, BO2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Claus Hertling
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 23.03.202612:00 – 13:30B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Freitag  (wöchentlich) 13.02.2026 – 27.03.202612:00 – 13:30B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
• Euklidische Vektorräume, Normalformen von Endomorphismen oder andere Ergänzungen zur Linearen Algebra I
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Lineare Algebra II / B (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Vertiefung der Linearen Algebra I wie Sesquilinearformen und Spektralsätze kennen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• Das Wechselspiel zwischen abstrakten Objekten (Endomorphismen, Bilinearformen) und repräsentierenden konkreten Daten (Matrizen) würdigen (BF1, BO2).
• Die Verbindung von Algebra und Geometrie würdigen (BF1, BO2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1, BO4).
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Claus Hertling
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 13.04.2026 – 25.05.202612:00 – 13:30B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Freitag  (wöchentlich) 17.04.2026 – 29.05.202612:00 – 13:30B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
• Algebra und Geometrie der Sesquilinearformen und Bilinearformen
• Spektralsätze
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAA 403 Gewöhnliche Differentialgleich­ungen (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe gewöhnlicher und partieller Differenzialgleich­ungen (BF1, BK1)
• Trennung der Variablen, exakte Differenzialgleich­ungen (BK1, BO3)
• maximale Lösungen (BK1)
• lineare Flüsse (BK1)
• Prinzip der linearisierten Stabilität (BK1, BF1)
Methoden­kompetenz:
• Erkennen verschiedener Differenzialgleich­ungen (BF2)
• Berechnen von Lösungen von Differenzialgleich­ungen (BF2, BO3)
• Erstellung von Phasendiagrammen (BF2)
• Diskussion der Stabilität von Gleich­gewichten (BF2, BO3)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202610:15 – 11:45C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202610:15 – 11:45C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
• gewöhnliche Differenzialgleich­ungen
• Existenz und Eindeutigkeit
• hyperbolische Flüsse
• Stabilitätsanalyse
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAB 407 Zahlentheorie (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der elementaren Zahlentheorie (BF1, BK1)
• Algorithmische Verfahren (BK2, BO3)
• Zahlentheoretische Grundlagen der Kryptographie mit öffentlichen Schlüsseln sowie einiger kryptographischer  Protokolle  (BK3, BO3)
• Einfache Grundbegriffe der algebraischen Zahlentheorie für quadratische Zahlkörper (BF1, BK1)
• Deren Anwendung auf die Darstellung natürlicher Zahlen als Summen von Quadraten und die Berechnung (BF1, BK1)
Methoden­kompetenz:
• Lösung einfacher linearer und quadratischer diophanti­scher Gleich­ungen (BF2, BK3)
• Bestimmung großer Primzahlen und Faktorisierung großer Zahlen  (BF2, BK3, BO3)
• Approximation reeller Zahlen durch Kettenbrüche mit Anwendungen auf  Kalenderberechnungen und Kryptologie (BF1, BF3, BO2)
• Anwendung des quadratischen Reziprozitätsgesetzes (BF1)
Personale Kompetenz:
• Algebraische Zahlentheorie und einige ihrer Anwendungen (BO2, BO3, BF2)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Thomas Reichelt
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202612:00 – 13:30A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 13.02.2026 – 29.05.202612:00 – 13:30A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
• Multiplikative Struktur der ganzen Zahlen, Modulorechnung mit Anwendungen in der Kryptographie
• Primzahlverteilung und Primzahltest
• Algorithmen zur Faktorisierung ganzer Zahlen
• Kettenbrüche und ihre Anwendungen
• Quadratische Zahlkörper, quadratische Formen und quadratische Reste, Berechnung der modularen Quadratwurzel
• Fermat-Vermutung für Zahlen und Polynome
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAC 405 Monte Carlo Methods (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Mathematischer Hintergrund und Algorithmen zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen (BK1, BK3, BO3)
Grundverständnis für die Erzeugung von Algorithmen für die Simulation von „discrete event systems“ (BK3, BO2)
„Goodness-of-fit“ Tests (BK1)
Mathematischer Hintergrund und Algorithmen zur numerischen Behandlung von Markovketten in diskreter und stetiger Zeit (BK3, BO3)
Grundverständnis von Monte-Methoden und ihrer Verbesserungen durch Varianzreduktions­verfahren (BK1, BK3, BO3)
Grundverständnis der Markovketten-Monte-Carlo Methode (BK1, BK3, BO3)
Methoden­kompetenz:
Erkennen, welche Algorithmen zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen verschiedener Verteilungen eingesetzt werden können, Umsetzung in konkrete Programme (BF2, BF3, BO3)
Fähigkeit einfache stochastische Modelle zu simulieren und die Ergebnisse zu validieren (BF2, BF3, BO3)
Grund­kenntnisse in der Programmierung mit Scilab (BF3)
Personale Kompetenz:
Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Peter Parczewski
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202612:00 – 13:30C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Erzeugung von Pseudozufallszahlen: Inversions-, Kompositions- und Akzeptanz-Verwerfungs­methode, spezielle Methoden
Simulation diskreter Ereignis­systeme
Monte-Carlo-Methode, Varianzreduktion
Statistische Validierung: Chi-Quadrat-Test, Kolmogorov-Smirnov-Test
Numerische Behandlung von Markovketten
Markovketten-Monte-Carlo
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Markovketten (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Slowik
Weitere Informationen
MAT 302 Analysis II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
10.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Konvergenz in metrischen Räumen (BK1)
• Stetigkeit von Abbildungen zwischen metrischen Räumen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen mehrerer Variablen  (BK1)
• Grundbegriffe der nichtlinearen Analysis (BF1, BK1)
• Integration von Funktionen mehrerer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hanti­eren mit Gleich­ungen und Ungleich­ungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Berechnen von Ableitungen (BO2)
• Bestimmung von Minima unter Zwangs­bedingungen (BF2, BO3)
• Berechnen von Integralen (BO2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schmidt
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202608:30 – 10:00B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202610:15 – 11:45B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
• metrische Räume
• normierte Vektorräume
• Funktionen mehrerer Variabler
• Funktionale
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.

Wirtschafts­mathematik (Master)

Advanced Topics in Mathematical Finance (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. David Johannes Prömel
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 15.04.2026 – 27.05.202612:00 – 13:30C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 15.04.2026 – 27.05.202613:45 – 15:15C 012 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAA 504 Partial differential equations (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Vertrautheit mit den Grundbegriffen partieller Differenzialgleich­ungen (MK1)
Vertrautheit mit Distributionen, Hölderräumen und Sobolevräumen (MK1)
Vertrautheit mit Sobolevungleich­ungen (MK1)
Verständnis des Konzepts der schwachen Lösung (MK1, MO2)
Verständnis des Rand­verhaltens von Lösungen (MK1, MO2)
Methoden­kompetenz:
Fähigkeit die Existenz von Lösungen zu unter­suchen (MO2)
Fähigkeit die Eindeutigkeit von Lösungen zu unter­suchen (MO2)
Fähigkeit die Regularität von Lösungen zu unter­suchen (MO2)
Personale Kompetenz:
Vertieftes Verständnis für komplexe Argumentationen in der elliptischen Theorie (MO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202615:30 – 17:00A 302 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202615:30 – 17:00A 302 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Elliptische Differenzialgleich­ungen
Funktionen­räume
Randwert­problem, Dirichlet­problem
Apriori Abschätzungen
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAA 519 Stochastic Calculus (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
Lektor(en):
Prof. Dr. David Johannes Prömel
Beschreibung:
Brownian motion and martingales in continuous time, Stochastic integration and Ito formula, solution theory for stochastic differential equations (strong solutions, linear SDEs), change of measure (Girsanov theorem), martingale representation theorem
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAB 507 Spieltheorie II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Fundierte Kenntnisse der Spieltheorie (MK1).
Bekanntschaft mit einigen Anwendungen in den Wirtschafts­wissenschaften (MK2).
Methoden­kompetenz:
Alle wissenschaft­lichen Arbeiten zur Spieltheorie lesen können (MF1, MO3).
Bei konkreten Situationen vor allem in den Wirtschafts­wissenschaften diese in Modellen der Spieltheorie fassen und analysieren können (MF2).
Personale Kompetenz:
Strategisches Denken mit Bedacht einsetzen können (MO4).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Je nach Teilnehmerzahl schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung (wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben) Prüfungs­vorleistung: erfolgreiche Teilnahme an den Übungen.
Beschreibung:
Verhandlungs­spiele, Rubinstein-Spiel, Spiele mit unvollständiger Information, Bayes'sches Gleich­gewicht, Auktions­theorie, in Form von Beispielen Anwendungen auf die Wirtschafts­wissenschaften.
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAC 510 Numerik partieller Differentialgleich­ungen (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lektor(en):
Prof. Dr. Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202613:45 – 15:15D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
MAS 510 Diffusion Equations (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15C 401 Seminarraum; B 6, 27–29 Bauteil C
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Schaden­versicherungs­mathematik I (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Lektor(en):
Prof. Dr. Klaus D. Schmidt
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Stochastic Processes (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
Teilnahme:
Online live
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Slowik
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202615:30 – 17:00A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch  (wöchentlich) 11.02.2026 – 27.05.202608:30 – 10:00A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Martingales and their convergence theory (including a proof of the law of large numbers), weak convergence theory (including a proof of the central limit theorem), Brownian motion (including the Donsker theorem).
Weitere Informationen

Mannheim Master in Data Science

Advanced Methods in Text Analytics (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Dr. Daniel Ruffinelli, Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Data Security and Privacy (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 09.02.2026 – 25.05.202613:45 – 15:15C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
Deep Learning (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.02.2026 – 28.05.202610:15 – 11:45C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Weitere Informationen
IS 622 Network Science (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lektor(en):
Prof. Dr. Markus Strohmaier, Abigail Hayes, Marlene Lutz
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202613:45 – 15:15
Beschreibung:
Please find a detailed course description via the following link:
Modulkatalog MMM | Universität Mannheim (uni-mannheim.de)
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Master Seminar Computer Vision (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 10.02.2026 – 26.05.202617:15 – 18:45A 104 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Weitere Informationen

Contact School of Business Informatics and Mathematics

Juliane Roth, M.A.
Bild: Juliane Roth

Juliane Roth, M.A. (sie/ihr)

Auslands­koordinatorin, Internationales Marketing, Digitalisierungs­referentin
Universität Mannheim
Fakultät für Wirtschafts­informatik und Wirtschafts­mathematik
B 6, 26
Gebäudeteil B – Raum B 1.05
68159 Mannheim
Tel.: +49 621 181-2340
Fax: +49 621 181-2423
E-Mail: juliane.rothmail-uni-mannheim.de
Sprechstunde:
nach Vereinbarung per E–Mail

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