{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,2,21]],"date-time":"2025-02-21T03:26:46Z","timestamp":1740108406909,"version":"3.37.3"},"reference-count":1,"publisher":"Springer Science and Business Media LLC","issue":"2","license":[{"start":{"date-parts":[[2020,2,27]],"date-time":"2020-02-27T00:00:00Z","timestamp":1582761600000},"content-version":"tdm","delay-in-days":0,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"},{"start":{"date-parts":[[2020,2,27]],"date-time":"2020-02-27T00:00:00Z","timestamp":1582761600000},"content-version":"vor","delay-in-days":0,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"}],"funder":[{"DOI":"10.13039\/501100006764","name":"Technische Universit\u00e4t Berlin","doi-asserted-by":"crossref","id":[{"id":"10.13039\/501100006764","id-type":"DOI","asserted-by":"crossref"}]}],"content-domain":{"domain":["link.springer.com"],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["Informatik Spektrum"],"published-print":{"date-parts":[[2020,4]]},"abstract":"<jats:title>Zusammenfassung<\/jats:title><jats:p>Die Nachfrage nach Data Scientists in den verschiedensten Bereichen der Industrie, Gesellschaft und Forschung stellt Universit\u00e4ten vor die Frage, in welcher Form eine Data-Science-Ausbildung erm\u00f6glicht werden soll. Neben dem traditionellen Ansatz, Data Science als Studienfach anzubieten, gibt es auch Forderungen nach Einbettung von Data-Science-Veranstaltungen in informatik- und mathematikfremden F\u00e4chern, um die gesteigerte Nachfrage nach Datenkompetenzen in diesen Bereichen abzudecken. Dies wird auch durch die erst k\u00fcrzlich von der GI gef\u00f6rderten Initiative f\u00fcr \u201eData Literacy\u201c unterst\u00fctzt. Vor diesem Hintergrund haben wir an der TU Berlin einen Data-Science-Kurs auf Bachelorniveau nach dem Vorbild des Data8-Kurses an der Berkeley-Universit\u00e4t in Kalifornien konzipiert und erfolgreich durchgef\u00fchrt. In dem Kurs \u201eData Science\u00a01: Essentials of Data Programming\u201c werden Grundlagen der Programmierung, statistische Datenanalyse, maschinelles Lernen und ethische Fragen bei der Anwendung dieser Methoden vermittelt. Das Angebot stie\u00df auf ein sehr starkes Interesse seitens der Studierenden verschiedenster Studieng\u00e4nge der TU Berlin einschlie\u00dflich Kunstgeschichte und Philosophie. Zur erfolgreichen Durchf\u00fchrung des Kurses geh\u00f6rte nicht nur die entsprechend entworfene integrierte Synopsis, die orientiert an Fallbeispielen mathematische Konzepte und Programmiertechniken vermittelt, sondern auch regelm\u00e4\u00dfige \u00dcbungsstunden und Hausaufgaben sowie eine zentralverwaltete JupyterHub-Infrastruktur, die sowohl die Nicht-Informatikstudierenden vor jeglicher Installation von unbekannter Software beh\u00fctete als auch die Automatisierung der Korrektur der Programmierhausaufgaben erm\u00f6glichte. In diesem Beitrag m\u00f6chten wir \u00fcber unsere Erkenntnisse berichten, wie es uns gelungen ist, Studierende mit sehr unterschiedlichen Informatikkenntnissen f\u00fcr Data Science zu begeistern. Dabei gehen wir auf die praktische Durchf\u00fchrung des Kurses und der abschlie\u00dfenden Leistungs\u00fcberpr\u00fcfung ein. Zuletzt zeigen wir die Vorteile eines solchen Kurses auf. 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