Wirtschafts­mathematik und Wirtschafts­informatik

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Please note that you have to take the majority of classes at the School of Business Informatics and Mathematics. In most cases you do not need to register for courses, please just attend the first lecture. In case you want to take courses outside from our school you can choose from the university wide electives list.
Good to know: undergraduate students are allowed to take graduate’s level courses at the School of Business Informatics and Mathematics. Partially, there are no requirements for participation in a Master’s course.

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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
Teilnahme:
Präsenz live
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):
Prof. Dr. Simone Göttlich
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 10:15 – 11:45 SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 12:00 – 13:30 SN 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
Teilnahme:
Online live
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 14.02.2025 – 30.05.2025 10:15 – 11:45 ZOOM-Lehre-037; Virtuelles Gebäude
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) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 13:45 – 15:15 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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, Shilpi Gupta
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 15:30 – 17:00 B 144 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
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 15:30 – 17:00 SN 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) 13.02.2025 – 29.05.2025 15:30 – 17:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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.
Softwaretechnik I (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
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) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 B 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) 10.02.2025 – 26.05.2025 15:30 – 17:00 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 17:15 – 18:45 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (2-wöchentlich) 12.02.2025 – 21.05.2025 13:45 – 15:15 C 013 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 III: Development and Management of Information Systems (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Lernziel:
In order to be able to deal with these challenges, the “Development and Management of Information Systems” course is designed to introduce students to the various stages of the life cycle of an IS. Starting with the initial idea and conception of a system, the course will cover the process from development to introduction and, finally, application and value creation. In doing so, students will get to know the various entities and roles involved in IS development and management.
The primary objective of the course is to enable students to play a vital role at the intersection of technical and business issue, being able to bridge the gap between a company’s end users and IT experts. In doing so, they shall understand that IS trans­cend mere technological artifacts but constitute complex socio-technical phenomena.
To support students in their learning, the course will offer a basic introduction to the IS phenomenon, system types, and roles involved in development, introduction, management, and use of IS. Subsequently, each of these phases will be looked at in greater detail. For each phase, both the processes as well as at the contents of each domain will be introduced and discussed. Beyond the presentation of basic concepts, methods, and theories, the course will also provide students with opportunities to extend and practice their theoretical knowledge with interactive elements, an industry speaker, and a case study.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written exam (30%) (90 Minuten)
Case study write-up (70%)
Beschreibung:
During the last decades we witnessed a growing importance of Information Systems (IS) in the business world along with faster and faster innovation cycles. A case in point is the growing IS-related expenditure of corporations, forecasted to total EUR 2.63 trillion in 2012 – a 4.7% growth over 2011 (Gartner 2013). Ranging from the enrichment of routine working tasks (i.e., employee portals to integrate disparate applications, data, and processes (Daniel and White 2005)) to the e-enabled integration of entire business eco-systems (e.g., platform-based integration of supply chains (e.g., Kroenke 2010)), IS have become a vital backbone of businesses.
Consequently, the ability to use IS in a way supporting the overall value proposition of a corporation has become a central success determinant for many firms. Accordingly, the “Development and Management of Information Systems” course is designed to introduce students to the nature, role, and potentials of IS in corporations and enable them to serve as a meaningful interface between technology and business.
Once filling this role in a business context, the future IS professionals are likely to be facing two major trends: the increasing industrialization of IS (Brenner et al. 2007; Daberkow and Radtke 2008; Walter et al. 2007) and a shift towards service-orientation in IT organizations and processes (Hochstein et al. 2005; Roewekamp 2007). This brings about challenges such as, among others, managing the trade-off between efficient execution and effective offering or recognizing and mitigating conflicting expectations and goals among the many entities (i.e., software producers, consultants, corporate users, customers) and roles (i.e., business professionals, technical staff, corporate management) involved in an IS.
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) 12.02.2025 – 28.05.2025 10:15 – 11:45 M 003 PWC Hörsaal; Schloss Mittelbau
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):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto, Dr. Daniel Ruffinelli
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
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) 10.02.2025 – 26.05.2025 10:15 – 11:45 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (2-wöchentlich) 13.02.2025 – 22.05.2025 10:15 – 11:45 C 013 Hörsaal; 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
Empfohlene Voraussetzungen:
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 13:45 – 15:15
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):
Dr. Sven Hertling
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 10:15 – 11:45 B 144 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
Teilnahme:
Online live
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 14.02.2025 – 30.05.2025 10:15 – 11:45 ZOOM-Lehre-037; Virtuelles Gebäude
Database Systems II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
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) 10.02.2025 – 26.05.2025 12:00 – 13:30 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Dr. Sven Hertling
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
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) 13.02.2025 – 29.05.2025 10:15 – 11:45 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
IS 622 Network Science (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Registrierungs­informationen:
This course has limited capacity. It is mandatory that you register via Portal2. You can register anytime during the official course registration period (15 January – 6 February 2025). The time of your registration is not relevant as seats are not assigned on a first-come, first-served basis.
Please note that this lecture is accompanied by an exercise class, you can register for it via Portal2.
Lektor(en):
Dr. Jörg Schlötterer, Prof. Dr. Markus Strohmaier
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 10:15 – 11:45 O 145 Heinrich Vetter Hörsaal; Schloss Ostflügel
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.
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):
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 15:30 – 17:00 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Master Seminar Computer Vision (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper, Steffen Jung, Tejaswini Medi
Termin(e):
Freitag  (Einzeltermin) 21.02.2025 13:45 – 15:15
Dienstag  (wöchentlich) 25.02.2025 – 27.05.2025 17:15 – 18:45
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
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) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 A 301 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.
Web Mining (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of the techniques, opportunities and applications of Web mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for mining knowledge from Web content, select and apply appropriate techniques and interpret the results.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer, Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 10:15 – 11:45 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The textual content as well as the structured data which is accessible on the Web has an enormous potential for being mined to derive knowledge about nearly any aspect of human life. The course covers advanced data mining techniques for extracting knowledge from Web content as a basis for business decisions and applications. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Web Mining
  • Gathering and Preprocessing Web Data
  • Social Network Analysis
  • Opinion Mining and Sentiment Analysis
  • Web Usage Mining
  • Executing Large Scale Web Mining Tasks
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
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schmidt
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 17:15 – 18:45 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 08:30 – 10:00 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Elemente der Funktionen­theorie (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
4
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
3
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der reellen Analysis (BF1, BK1)
• Konvergenz von Folgen und Reihen (BK1)
• Stetigkeit von Funktionen in einer Variablen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen in einer Variablen  (BK1)
• Riemanintegral von Funktionen in einer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hantieren mit Gleich­ungen und Ungleich­ungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Kurvendiskussion (BF2, BO3)
• Berechnen von unbestimmten und bestimmten Integralen (BO2,BO3)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
  • Eigenes Skript (online)
  • E. Freitag, R. Busam, Funktionen­theorie I
  • K. Jänich, Funktionen­theorie
  • R. Remmert, G. Schumacher, Funktionen­theorie I
  • A. Hurwitz, Vorlesungen über Allgemeine Funktionen­theorie und Elliptische Funktionen
  • L. Ahlfors, Complex Analysis
  • J.B. Conway, Functions of One Complex Variable
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Claus Hertling
Beschreibung:
  • Komplexe Differenzierbarkeit
  • holomorphe und meromorphe Funktionen
  • Residuenkalkül
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. Ph. D. Mathias Staudigl
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 24.03.2025 12:00 – 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 14.02.2025 – 28.03.2025 12:00 – 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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
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. Ph. D. Mathias Staudigl
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 31.03.2025 – 26.05.2025 12:00 – 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 04.04.2025 – 30.05.2025 12:00 – 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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 Dynamische Systeme (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
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. Dr. Martin Schmidt
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 17:15 – 18:45
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 08:30 – 10:00
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 405 Kryptologie (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Verständnis für die vielfältigen Einsatz­möglichkeiten von Krypto­verfahren (BF2, BF4, BF5, BO1)
• Realistische Einschätzung der Sicherheit (BF1, BF3, BO2)
• Zahlentheoretische Grundlagen der Kryptographie mit öffentlichen Schlüsseln und von AES  (BK1, BK3, BO3)
• Vor- und Nachteile der Verfahren mit öffentlichen und privaten Schlüsseln; hybride Verfahren wie SSL/TLS (BK3, BF4, BF5)
• Verständnis für die konstruktive und die destruktive Rolle quantenmechanischer Verfahren (BF3, BF4)
Methoden­kompetenz:
• Sicherer Einsatz von RSA zur Verschlüsselung und für elektronische Unter­schriften (einschließlich Primzahlsuche) (BK1, BK3, BF3, BO3)
• Kenntnis der für RSA kritischen Faktorisierungs­verfahren und der wichtigsten sonstigen Angriffs­möglichkeiten (BF1, BF2)
• Faktorisierung mit Quantencomputern (BF1, BO3)
• Verständnis von AES (BK1, BK3, BF1, BF3)
• Umgang mit diskreten Logarithmen, DSS (BK1, BK3, BF3)
• Grundlegende Protokolle der Quantenkryptographie (BF3, BO2)
Personale Kompetenz:
• Problembewusstsein für die Verwundbarkeit von Krypto­systemen und Fähigkeit zur rationalen Auswahl einer in Aufwand und Sicherheit dem jeweiligen Problem angemessenen Lösung (BO1, BO2, BO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
apl. Prof. Dr. Wolfgang Seiler
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 A 303 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 13:45 – 15:15 A 303 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
• Aufgaben der Kryptologie
• Klassische Krypto­systeme und ihre Kryptanalyse
• Feistel-Netzwerke und DES
• Differentielle und lineare Kryptanalyse; DES-Cracker
• New directions in cryptography
• RSA und seine zahlentheoretischen Grundlagen
• Faktorisierungs­algorithmen und andere Angriffe
• Verfahren auf der Grundlage diskreter Logarithmen
• Sichere Hashalgorithmen
• Kryptographische Protokolle
• Quantenkryptographie und Quantencomputer
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):
Prof. Dr. Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 13:45 – 15:15 C 013 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. Leif Döring, Prof. Dr. Martin Slowik
MAT 301 Analysis I (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
10.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der reellen Analysis (BF1, BK1)
• Konvergenz von Folgen und Reihen (BK1)
• Stetigkeit von Funktionen in einer Variablen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen in einer Variablen  (BK1)
• Riemanintegral von Funktionen in einer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hantieren mit Gleich­ungen und Ungleich­ungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Kurvendiskussion (BF2, BO3)
• Berechnen von unbestimmten und bestimmten Integralen (BO2,BO3)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Beschreibung:
• Mengen und Abbildungen
• reelle Zahlen
• Zahlenfolgen und Reihen
• Funktionen in einer reellen Variablen
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
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. Li Chen
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 08:30 – 10:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 10:15 – 11:45 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
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.
Stochastik 2 (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schlather
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 12:00 – 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 08:30 – 10:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (Einzeltermin) 13.02.2025 13:45 – 15:15 B 244 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B

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) 12.02.2025 – 26.03.2025 12:00 – 13:30 A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 27.03.2025 08:30 – 10:00 A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Algebraische Zahlentheorie (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Solides Verständnis für grundlegende Fragen der algebraischen Zahlentheorie
Methoden­kompetenz:
Fähigkeit, abstrakte algebraische Techniken in einem konkreten komplexen mathematischen Kontext anzuwenden.
Personale Kompetenz:
Fähigkeit, in abstrakten Strukturen zu denken; Ahnung von heutiger Forschung (Stichwort: „Langlands­programm“)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Thomas Reichelt
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 12:00 – 13:30 A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 14.02.2025 – 30.05.2025 12:00 – 13:30 A 203 Unter­richtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Begriff der Ganzheit, Dedekindringe, Ringerweiterungen, Klassenzahl, Dirichletscher Einheitensatz, Verzweigungs­theorie,
Bewertungen, Lokalisierungen, Adelisierungen, Kreisteilungs­körper als Spezialfall, Ausblick auf Zetafunktionen
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Computational Statistics (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
Termin(e):
Montag  (Einzeltermin) 10.02.2025 18:00 – 19:00 D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 08:30 – 10:00 D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 15:30 – 17:00 D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Integrable hierarchies of KdV type and moduli spaces of curves (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
MAA 504 Partial differential equations (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
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. Dr. Martin Schmidt
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 17:15 – 18:45 C 401 Seminarraum; B 6, 27–29 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 08:30 – 10:00
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 504 Partial differential equations (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
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. Dr. Martin Schmidt
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
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
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.
Lektor(en):
Prof. Dr. Claus Hertling
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.
Markov Processes (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
5
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral exam
Lektor(en):
Prof. Dr. Leif Döring, Prof. Dr. Martin Slowik
Beschreibung:
The topic of this lecture are Markov processes in continuous time which are an important class of stochastic processes. We also introduce operator semigroups, generators and stochastic equations which provide approaches to the characterisation of Markov processes. The theory will be illustrated with many examples. The course will cover a part of the following topics:

– Construction of stochastic processes (Theorem of Daniel-Kolmogorov)
– Stopping and optional times and stopped processes
– Markov processes and its properties (Markov property, strong Markov property, forward and backward equation)
– Construction of Markov processes via the trans­ition function
– Semigroups of linear operators, resolvents and generators (Theorem of Hille-Yoshida) and its relation to Markov processes
– Relation between Markov processes and martingales (Dynkin martingale)
– functionals of Markov processes and partial differential equations
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) 11.02.2025 – 27.05.2025 12:00 – 13:30 C 401 Seminarraum; B 6, 27–29 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 13:45 – 15:15
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.
Monte Carlo Methoden II (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 12:00 – 13:30 C 014 Hörsaal; 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.
Nonlinear Optimization (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
4
Lektor(en):
Prof. Ph. D. Mathias Staudigl, Meggie Marschner
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 10.02.2025 – 26.05.2025 15:30 – 17:00 D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 08:30 – 10:00 C 013 Hörsaal; 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.
Seminar Mathematical Optimization (Seminar)
EN
Kurstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Ph. D. Mathias Staudigl, Meggie Marschner, Siqi Qu
Termin(e):
Dienstag  (Einzeltermin) 11.02.2025 15:30 – 17:00
Donnerstag  (wöchentlich) 13.02.2025 – 29.05.2025 12:00 – 13:30 C 301 Seminarraum; B 6, 27–29 Bauteil C
Dienstag  (Einzeltermin) 18.02.2025 12:00 – 13:30
Mittwoch  (Einzeltermin) 19.02.2025 11:30 – 13:30
Stochastic Processes (Vorlesung)
DE
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr. Simon Weißmann
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 10:15 – 11:45 D 002 Seminarraum 1; B 6, 27–29 Bauteil D
Mittwoch  (wöchentlich) 12.02.2025 – 28.05.2025 10:15 – 11:45 D 002 Seminarraum 1; B 6, 27–29 Bauteil D
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).

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):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto, Dr. Daniel Ruffinelli
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 13:45 – 15:15 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Data Security and Privacy (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Online live
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 14.02.2025 – 30.05.2025 10:15 – 11:45 ZOOM-Lehre-037; Virtuelles Gebäude
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) 13.02.2025 – 29.05.2025 10:15 – 11:45 A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
IS 622 Network Science (Vorlesung)
EN
Kurstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS 1:
2
Registrierungs­informationen:
This course has limited capacity. It is mandatory that you register via Portal2. You can register anytime during the official course registration period (15 January – 6 February 2025). The time of your registration is not relevant as seats are not assigned on a first-come, first-served basis.
Please note that this lecture is accompanied by an exercise class, you can register for it via Portal2.
Lektor(en):
Dr. Jörg Schlötterer, Prof. Dr. Markus Strohmaier
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 11.02.2025 – 27.05.2025 10:15 – 11:45 O 145 Heinrich Vetter Hörsaal; Schloss Ostflügel
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
SWS 1:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Margret Keuper, Steffen Jung, Tejaswini Medi
Termin(e):
Freitag  (Einzeltermin) 21.02.2025 13:45 – 15:15
Dienstag  (wöchentlich) 25.02.2025 – 27.05.2025 17:15 – 18:45
Weitere Informationen
1 SWS geben die Dauer eines Kurses an, der wöchentlich während eines Semesters angeboten wird. Eine SWS entspricht 45 Minuten.

Contact School of Business Informatics and Mathematics

Juliane Roth, M.A.

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