Seminar-Steckbrief
| Allgemeine Merkmale | |
|---|---|
| Titel | Bachelor-Seminar in Data Science & ökonometrischen Methoden |
| Belegnummer(n) | 273034 |
| im Semester | SoSe 2026 |
| Angebotsrhythmus | Sommersemester |
| Rahmenthema (Inhalt) | methodische Verfahren aus den Bereichen Ökonometrie und Data Science |
| Zielgruppe / Zuordnung | BSc WiWi: Kompetenzbereich BWL und VWL |
| Anzahl Plätze | maximal 20 |
| Sprache | Deutsch/Englisch |
| Veranstaltungsort | internes Seminar |
| Praxispartner | nein |
| Veranstaltungsrhythmus | Blockveranstaltung |
| Anfertigung der Hausarbeit | während der Vorlesungszeit |
| Anforderungen und Unterstützung | |
| Zielsetzung | Analyse von wirtschaftswissenschaftlichen Fragen durch kompetente Anwendungen von Methoden aus Ökonometrie / Data Science |
| Erforderliche Vorkenntnisse | Beschreibende / Schließende Statistik + eine weitere methodische Vorlesung |
| Unterstützender Kurs zur Einführung in das Wissenschaftliche Arbeiten | ja, in KW 16/17 (siehe "Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten am Institut für Ökonometrie und Data Science") |
| Formale Vorgaben | Seminararbeitsvorlage |
| Allgemeine Literatur | nein |
| Basisliteratur zum Einstieg je Thema | wird bei Themenbekanntgabe aufgeführt |
| Methodik | themenabhängig |
| Eingesetzte Spezial-Software | Statistiksoftware (freie Wahl) |
| Empfohlene Textverarbeitungssoftware | LATEX (empfohlen, aber MS Word auch möglich) |
| Seitenumfang Hausarbeit | 15 Seiten Text (bei Bearbeitung durch eine Person) |
| Gliederungsbesprechungen | ja, mindestens eine |
| Leistungsanforderungen / Bewertung inkl. Gewichtung | Schriftlich: Seminararbeit Beide Prüfungsleistungen müssen erbracht werden und es besteht Anwesenheitspflicht bei der Präsentationsveranstaltung. Für eine gute Präsentation wird ein Bonus in Höhe von einer Notenstufe gewährt (z. B. von 2,0 auf 1,7). |
| Prüfer | Prof. Dr. Jantje Sönksen |
| Ansprechpartner | Esther Voth |
| Gruppenarbeit und Themenvergabe | |
| Gruppenarbeit | nein, nur im Falle einer sehr starken Seminarauslastung |
| Gruppengröße | (nur falls nötig: maximal 3) |
| Verfahren für die Zusammensetzung der Gruppen | (nur falls nötig: nach Themenpräferenzen) |
| Themen | Themenliste; Studierende können jedoch auch gerne eigene Wünsche einbringen. |
| Verfahren für Themenvergabe | präferenzbasiert |
| Art der Voranmeldung | Webformular |
| Zeitlicher Ablauf | |
| Infoveranstaltung | 13.04.2026, 09:15 - 10:45 Uhr, I-442; Informationen über die Infoveranstaltung können hier abgerufen werden (Link folgt) |
| Voranmeldung / Bewerbung | bis 07.04.2026 via Webformular mit Themenpräferenz |
| Themenzuweisung | bis 10.04.2026 via E-Mail |
| Verbindliche Anmeldung | bis zum Tag der Infoveranstaltung (in KW 16) via E-Mail
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| Bearbeitungsbeginn Seminararbeit | mit der verbindlichen Anmeldung |
| Abgabe Seminararbeit | 23.06.2026 via E-Mail an Betreuer |
| Präsentationsveranstaltung | KW 24, Uhrzeit und Raum folgen (Vorstellung des aktuellen Stands der Arbeit) |
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Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten mit LaTeX und Python
Kursüberblick
Der Blockkurs führt Bachelor-Studenten der Wirtschaftswissenschaften in wesentliche wissenschaftliche Werkzeuge ein: LaTeX für die professionelle Erstellung von Dokumenten und Python für die Datenanalyse.Zeitplan
vom 13.04.-17.04. + 20.04.2026 jeweils von 14:30 - 17:45 Uhr- 13.04.: Raum I-442
- 14.04.-17.04. + 20.04.: Raum I-A003 (Niedersachsensaal)
Tag 1: Einführung in LaTeX
- Grundlagen von LaTeX
- LaTeX für Fortgeschrittene (Gleichungen, Bibliographien, Vorlagen)
Tag 2: Einführung in wissenschaftliches Schreiben
- Grundsätze des wissenschaftlichen Schreibens
Tag 3: Python-Grundlagen für die Datenanalyse
- Grundlagen von Python und Einrichten der Umgebung
- Datenverarbeitung mit NumPy und Pandas
Tag 4: Angewandte Datenanalyse und Integration
- Datenvisualisierung und statistische Analyse
- Miniprojekt zur Kombination von Python und LaTeX
Tag 5 + 6: (Je nach Verlauf des Kurses kann einer oder zwei Tage des Blockkurses ggf. entfallen.)
Kursvorbereitung
Bitte treffen Sie die folgenden Vorbereitungen, bevor der Kurs beginnt:1. Registrieren Sie sich für Overleaf
Erstellen Sie ein Konto: https://tex.cloud.uni-hannover.de
Verwenden Sie Ihre WebSSO-Anmeldedaten
Overleaf ist ein kollaborativer LaTeX-Editor für wissenschaftliche Dokumente2. Installieren Sie PyCharm Community Edition
Herunterladen von: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
PyCharm ist eine IDE, die die Python-Entwicklung effizienter machtAnmeldung
Wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind, senden Sie mir bitte eine E-Mail an itzen@eds.uni-hannover.de und geben Sie an, welche Teile (Tage/Blöcke) des Kurses Sie besuchen möchten. Dies hilft mir, effektiv zu planen, falls wir einen Block früher beenden.Sprache
Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten, wenn nicht-deutschsprachige Teilnehmer anwesend sind. Andernfalls wird er auf Deutsch gehalten.Warum diese Werkzeuge?
LaTeX: Standard für akademisches Schreiben mit korrekter mathematischer Notation
Python: Unverzichtbar für die Datenanalyse in Wirtschaft und FinanzenEs sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Dieser optionale Kurs vermittelt praktische Fähigkeiten, um Ihre akademische Arbeit zu verbessern.
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