Hier findest du alle meine Materialien, die ich so während meiner Lehre nutze. Alles was irgendwann alt ist, kommt in den Ordner _attic. In dem Ordner findest du dann auch Sachen, die du eventuell vor ein paar Jahren hier gesehen hast.
Beachte auch, dass es mittlerweile ein Openbook gibt. Hier geht's zum Openbook Bio Data Science
Update 28-08-2024: Ich habe die Struktur hier geändert, da ich die Videos und alles auf das Openbook Bio Data Science anpasse. Daher ist alles was kommt etwas veraltet. Ich lasse es aber so stehen, damit eventuell von früher noch alles findet.
- Hilfe! Wo finde ich was?
- Youtube Playlisten
- Vollständige Vorlesungen
- Übergreifende Informationen
- Literatur & Referenzen
Hallo erstmal! Freut mich, dass du an meinen (Lehr)Materialien und Lehrvideos Interesse hast. Im Folgenden gibt es eine Auflistung von YouTube Playlisten, die es dir erlauben meinen Kursen besser zu folgen oder aber nachzuarbeiten. Über diesem Text findest du alle Dateien, die in den YouTube Videos angelegt und benutzt werden. Jedenfalls die meisten.
Also dann Orientieren wir uns einmal. Grob gibt es nun zwei Möglichkeiten oder aber natürlich ein Misch-Masch daraus:
- Du hörst gar keine Vorlesung oder Kurs bei mir und bist einfach so hier gelandet. Das freut mich natürlich. Ich hoffe ich kann dir die Statistik näherbringen oder zu mindestens das erklären was du brauchst;
- Du nimmst an einer meiner Vorlesungen oder Kursen teil und möchtest etwas wiederholen oder vorab lernen damit du mir besser Folgen kannst. Denn ist ja auch möglich sich Teile der Inhalte schon vorher anzuschauen. Häufig habe ich nicht die Zeit in alle Details der R Grundlagen einzugehen. Hier findest du dann die Videos, die nochmal alles langsam erklären.
Wenn du vollständige Vorlesungen nachhören willst, dann bist du unter dem Abschnitt Vollständige Vorlesungen am Besten aufgehoben. Dort gibt es zwei Vorlesungen, die unabhängig von meinen aktuellen Kursen dir einen Einblick in die Statistik / Data Science geben. Statistik für Biowissenschaften I (WiSe 2020/21) und Statistik für Biowissenschaften II (SoSe 2021) bauen aufeinander auf. Beide Vorlesungen beinhalten R Code sowie weitreichende Erklärungen. Wenn du kein Kurs von mir hörst, sind die beiden Vorlesungen dein roter Faden. Die Vorlesungen geben aber keine Einführung in R. Da sei dir dann die YouTube Playlist Grundlagen in R (Level 1) ans Herz gelegt.
Ja, das macht die Sachlage etwas komplizierter. Aber auch hier gibt es Hilfe. Denn ich weiß natürlich nicht wo dir der Schuh zwickt. Du hast aber den Vorteil mich direkt in der Vorlesung einmal nach einem passenden Video zu fragen, wenn du mit ein bisschen Suchen nicht das passende findest. Ich versuche möglichst präzise in den Titeln und der Beschreibung zu sein. Manchmal hilft auch die Kapitel sich anzuschauen. Wenn was fehlt, bitte sag mir Bescheid! Dann mache ich ein Video darüber. Danke für deine Mithilfe!
Wenn du mit nicht bei der R Programmierung folgen kannst, dann solltest du dir die Grundlagen in R (Level 1) Videos anschauen. In den ersten Videos erfährst du, wie man grundsätzlich mit R umgeht und was es für Besonderheiten in der Programmierung gibt, die dir vielleicht jetzt Rätsel aufgeben.
Wenn du ein Thema wiederholen willst oder die die Grundlagen zu schnell gingen, dann suche doch einmal in den Grundlagen in Statistik und Data Science (Level 1) Videos für das passende Thema.
Hilfe sind das viele Videos. Ja, da kommt schon was zusammen. Aber viele Videos sind nicht so lang oder aber durch die Kapitel unter den Videos sortiert. Das Raussuchen und sich mit den Videos beschäftigen gehört auch zum Lernprozess mit dazu und somit zum Teil auch gewollt.
Wie funktioniert Wissenschaft - Das Falsifikationsprinzip
Grundlagen in R ( Level 1) - Youtube Playlist
Skripte und Daten - GitHub
Programmieren in R (Level 2) - Youtube Playlist
Skripte und Daten - GitHub
Spielweise in R (Level 3) - Youtube Playlist
Skripte und Daten - GitHub
Grundlagen in Statistik und Data Science (Level 1) - Youtube Playlist
Skripte und Daten - GitHub
Vertiefung in Statistik und Data Science (Level 2) - Youtube Playlist
Skripte und Daten - GitHub
Im folgenden findest du die Mitschnitte von zwei vollständigen Vorlesungen im Bereich Data Science / Statistik. Zusammen decken die beiden Vorlesung die grundständige, universitäre Ausbildung im Bereich Data Science für den Bachelor Bioinformatik ab. Die Vorlesung ist ungeschnitten und du musst selber dich da durchschauen. Das ist gewollt. Zum einen nimmt es für dich die Geschwindigkeit raus und zum anderen ist das Suchen und aktive Zuhören auch wichtig für den Lernprozess. Es gibt kein Skript, du musst dir die wichtigen Dinge selber raussschreiben - das ist wiederum so gewollt.
Statistik für Biowissenschaften I (WiSe 2020/21) - Youtube Playlist
Statistik für Biowissenschaften II (SoSe 2021) - Youtube Playlist
Bitte für Literaturempfehlungen mich nochmal ansprechen. Ich möchte hier kein Review über verschiedene Bücher schreiben. Die angegebenen spielgeln meine Lehrphilosophie wieder oder finde ich sehr empfehlenswert. Häufig sind die Bücher auch als eBook über Universitätsbüchereinen zu erhalten.
- Kruppa, J., Rohmann, J., Herrmann, C., Sieg, M., Rubarth, K., & Piper, S. (2021). What statistics instructors need to know about concept acquisition to make statistics stick. Journal of University Teaching & Learning Practice, 18(2), 02.
- Herrmann, C., Berger, U., Weiß, C., Burkholder, I., Rauch, G., & Kruppa, J. (2021) Zeig mir Health Data Science!.
- Kruppa, J., & Kiehne, B. Statistik lebendig lehren durch Storytelling und forschungsbasiertes Lernen (2020). Beiträge zu Praxis, Praxisforschung und Forschung, 501.
- Rauch, G., Grittner, U., Neumann, K., Herrmann, C. & Kruppa, J. (2020). Medizinische Statistik für Dummies. Wiley-VCH.
- One to rule them all: https://www.tidyverse.org/ und natürlich das Buch dazu auch Online: https://r4ds.had.co.nz/
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc. [Online hier: https://r4ds.had.co.nz/]
- Dormann, C. F. (2013). Parametrische Statistik. Springer Berlin Heidelberg. [Online hier: http://www.biom.uni-freiburg.de/mitarbeiter/dormann/dormann2012statistikskript.pdf]