KickOff HWS 2018/19

Du studierst an der Universität Mannheim einen quantitativen Studiengang wie Wima, VWL, Wifo oder DataScience und interessierst dich für Data Science?

Dann bist du richtig beim KickOff am Mittwoch, 12. September 2018, um 19 Uhr in B6 A101 (1. OG, über dem großen Hörsaal).

Wir freuen uns, dir unsere zahlreichen Vereinsaktivitäten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Beratungsprojekte vorzustellen.

Zu unserem Facebook-Event

DataScience Hackday SWR@STADS

Am Freitag, 21. September veranstalten wir wieder mit dem SWR einen Hackday. Wir freuen uns sehr auf zahlreiche Teilnehmer. Dazu einfach hier online anmelden. Bei Fragen schickt uns einfach eine E-Mail an hackday@stads.de oder kontaktiert uns über Facebook.

Mitgliederversammlung

Am 24. Mai trafen sich die STADS-Mitglieder zur Mitgliederversammlung. Gemeinsam wurde der Vereinsaufbau der letzten zehn Monate Revue passieren gelassen, über gelungene Events und Potentiale gesprochen. Weiter stand die Wahl des neuen erweiterten Vorstands auf der Tagesordnung und die Pläne für das kommende Semester wurden vorgestellt. Im Fokus stand hierbei insbesondere auch ein Aus- und Weiterbildungskonzept, welches ab dem kommenden Semester angewandt werden soll.

Fortsetzung des SQL-Kurses

Die Fortsetzung unserer Einführung in SQL. Simon wird tiefer in die Progammierung und Konzeption von Datenbanken eingehen und eure Fragen beantworten.
Bei vielen Stellenausschreibungen ist der Umgang mit der Datenbanksprache SQL quasi Einstellungsvoraussetzung.
Da insbesondere bei Behörden und Wirtschaft Datenbanken eine breite Verwendung sehen, möchte STADS Euch in dem Maße den Umgang mit SQL zeigen, dass ihr das problemlos in Euren Lebenslauf schreiben könnt 😉

Datum: 17.05. um 17:15 Uhr und 18.05. um 13:30 Uhr
Ort: B6 A204

Machine Learning-Workshop mit McKinsey am 22.06.2018

In einer interaktiven Case Study mit Data Scientists von McKinsey habt ihr die Chance, die Anwendungen von Machine Learning im Consulting kennenzulernen und euch über die Praktikums- und Einstiegsmöglichkeiten in diesem Bereich zu informieren. Nach einer kurzen Vorstellungsrunde werdet ihr anhand Datensatzes das Kundenverhalten einer Bank analysieren und versuchen, mithilfe von Machine Learning-Methoden Abwanderungen möglichst präzise vorherzusagen. Im Anschluss werdet ihr eure Ergebnisse präsentieren und habt danach noch die Gelegenheit, euch bei einem kleinen Get-together mit den Beratern von McKinsey auszutauschen.

Der Workshop wird um 13 Uhr beginnen und bis in den Abend gehen. Es werden keine Machine Learning-Vorkenntnisse vorausgesetzt. Bewerbt euch bei Interesse bis zum 01. Juni, indem ihr euren Lebenslauf an workshops@stads.de sendet.
Die Auswahl der Teilnehmer trifft STADS zusammen mit Prof. Döring. Euer Lebenslauf wird nicht an McKinsey weitergegeben. Mit der Übermittlung stimmt ihr unseren Datenschutzbestimmungen zu

SWR-Hackday: Rückblick

Es geht um neue journalistische Geschichten – die sich in großen Datenbergen verstecken. Um sie zu entdecken, hat das Datenjournalismus-Team des SWR einen „Data Hackday“ veranstaltet und mit Mannheimer Studierenden neue Ansätze für künftige Schlagzeilen gefunden.

Wirtschaftsmathematik, Informatik, Volkswirtschaftlehre – diese Fächer haben traditionell eher wenig mit Journalismus zu tun. Beim ersten „Hackday“, den unsere Datenjournalisten zusammen mit der Uni Mannheim am 16.3.2018 veranstaltet haben, trifft jetzt alles aufeinander. Studierende aus dem Studiengang Mathematik waren eingeladen, in Datensätzen nach verborgenen Geschichten zu suchen.

Geschichten nicht aus dem Einzelfall generieren

Zur Auswahl standen: Vom SWR selbstgenerierte Flugzeugdaten aus dem Südwesten, die beispielsweise Hinweise darauf geben könnten, wann Kerosin über dem Pfälzer Wald abgelassen wird. Und ein Datensatz zu Pendlern im Südwesten – mit Blick auf die Themenwoche der Landessenderdirektionen im April.

Die 25 Studierenden (übrigens 24 Männer und eine Frau) haben gezeigt, dass sie ganz anders nach potentiellen Geschichten suchen, als es im Journalismus üblich ist. Statt Einzelfälle einzuordnen, suchen sie im Gesamtbild nach Korrelationen, stellen Variablen gegeneinander, lassen sich Boxplots (graphische Darstellung von Verteilungen) und Diagramme anzeigen. Alles mit dem Ziel, empirisch überprüfbaren Thesen zu finden, aus denen Stories werden könnten.

 

„Pendeln tötet“ – empirisch belegbar?

Theorie 1: „Ryanair raubt dem Schwarzwald den Schlaf“. Wie überprüfen wir das? Die Flugzeugbewegungen im Sendegebiet tracken. Tief fliegende Flugzeuge über dem Schwarzwald erfassen. Flugzeuge, die während des Nachflugverbots ab 23 Uhr in Baden-Baden landen, automatisch auflisten. Ergebnis: Ja! Ryanair hat das Nachtflug-Verbot in nur sieben Tage dreimal verletzt. Dieser Geschichte geht die Datenjournalismus-Redaktion jetzt nach und untersucht weitere Flugtage.

Andere Theorien konnten nicht belegt werden: Sind Pendler unglücklicher? Schwierig, weil es keinen guten Datensatz zu Glück gibt. Sind Pendler öfter in tödliche Unfälle verstrickt? Es gibt mehr Unfälle an Pendelstrecken, ja! Aber ob Pendler involviert sind, ist unklar. Sind Pendler die reicheren Menschen? Vor allem in Rheinland-Pfalz nicht, weil die Gemeinden so klein sind, dass laut der Pendler-Definition fast jeder zu den Pendlern zählt.

Win-Win für unseren Sender und die Uni

Am Ende gehen die Daumen nach oben. „Endlich können wir mal mit echten Daten arbeiten“, sagen die Studierenden. „Wenn ich ein Fach nennen sollte, das extrem weit von Mathematik entfernt ist, würde ich den Journalismus nehmen. Und dass die beiden jetzt zusammenkommen und Spaß zusammen haben, ist eine wunderbare Sache“, lobt Wirtschaftsmathematik-Professor Martin Schlather.

„25 Mathematikerinnen und Mathematiker, die mit uns nach der Story im Datenhaufen suchen – das ergänzt sich perfekt, und wir lernen als Datenjournalismus-Team unglaublich viel von den Studierenden hier“, ist das Fazit des Kollegen Johannes Schmid-Johannsen, Datenjournalist des SWR. Zusätzlich haben die Studierenden dabei einen realitätsnahen Einblick in die Arbeit von (öffentlich-rechtlichen) Journalisten bekommen. Ein Einblick, der ihnen zeigen kann, wie gewissenhaft unser Sender nach Stories sucht und dabei immer bemüht ist, die Realität möglichst gut abzubilden.

Wir testen innovative Journalismus-Formen

Der Datenjournalismus ist in unserem Haus noch in der Probephase. Seit etwa einem halben Jahr gibt es die Redaktion, die Datenmengen durchstöbert, um fundierte Geschichten zu finden. Größtes Projekt bisher (gemeinsam mit der Wissenschaftsredaktion): #HilfeImNotfall, eine Analyse, in der jeder Mensch im Sendegebiet für seine Gemeinde erkennen kann, wie gut der Notruf funktioniert – und die dabei eine strukturelle Unterversorgung festgestellt hat.

Mit neuen Experimenten wie diesem „Hackday“ wollen die Datenjournalisten neue Kompetenzen für Recherchen mit großen Datenmengen ins Haus bringen. Wiederholungen und weitere Arten von Kooperationen mit Universitäten und Hochschulen sind bereits in Planung. Die Pilot-Phase der Redaktion Datenjournalismus läuft bis Herbst 2019.

Autor: Leo Braun, SWR
Fotos und Video: SWR

Artikel in Forum

Im Rahmen des Rechercheprojektes „Hilfe im Notfall“ unterstützte ein Team von STADSlern den SWR mit ihrem statistischen Know-how bei der Aufbereitung und mathematischen Modellierung von großen Datenmengen. Dabei zeigten sie, dass unter anderem universitäres Wissen für Praxisbelange unabdingbar ist.

Es berichtet das Campus-Magazin Forum der Universität Mannheim:

https://www.uni-mannheim.de/newsroom/forum/ausgabe-12018-schwerelos/campusleben/im-ernstfall-zu-spaet/

SQL-Kurs

Unser nächster Kurs wird zur Datenbanksprache SQL sein. SQL wird zur Verwaltung großer Datenbanken verwendet und hat zahlreiche Anwendungen in Unternehmen.

WANN? 26.04.2018 um 17:15Uhr

WO? B6, A204

Wir freuen uns auf eure Teilnahme!