Interaktive Lernplattform für Mathematik, Informatik und Data Science

„Hart und Trocken“ ist eine interaktive Lehr- und Lernplattform. Was lernst du hier? Garantiert nur harte und trockene Themen, insbesondere Mathematik, Statistik, Data Science und Informatik. Und wer lehrt hier? Gestatten: Volker Reichenberger und Dirk Schieborn, Professoren für harte und trockene Fächer in den Studiengängen Wirtschaftsingenieurwesen der ESB Business School der Hochschule Reutlingen.

Leider können wir aktuell aufgrund der Corona-Situation unsere Vorlesungen nicht live halten. Wir versuchen aber, das Beste aus dieser Zeit zu machen und stellen unseren Studierenden Videos und interaktive Inhalte zu den Themen aus unseren Vorlesungen online zur Verfügung – natürlich nur zu den härtesten und trockensten. Diese findet Ihr hier auf unserer Website und auf unserem YouTube-Kanal. Und natürlich sind wir auch auf Facebook und Instagram. Was TikTok und Clubhouse ist, müssen wir noch herausfinden.

Über Rückmeldungen aller Art (Lob, Kritik, Fragen, Wünsche zu weiteren Themen oder Aufgaben) freuen wir uns.

Kommt gut durch diese Zeit und bleibt gesund!

Volker und Dirk

Themennetz

Folgende Vorlesungen stehen in Videoform bereit: Mathematik 1 (teilweise in englisch), Mathematik 2, Statistik, Data Analysis 1 (englisch), Data Analysis 2, Informatik und Managerial Statistics (teilweise in englisch). Klicke auf die einzelnen Themen, um zu den Playlists zu gelangen, oder klicke auf den Button unten, um alle Videos zu sehen.

Videos ansehen

Anschaulich: Das Newton-Verfahren zur iterativen, näherungsweisen Ermittlung von Nullstellen

Wie der Name schon sagt: so geht schnell sortieren.

Ein effizienter Sortieralgorithmus, der den Blickwinkel ändert. Introducing die linke und die rechte Tochter.

Mathematik 2 | Fourier-Reihen: Von Schwingungen, Atomen und Klängen

Wir erläutern die Idee, allgemeine periodische Funktionen mittels trigonometrischer Polynome bzw. mittels Fourier-Reihen zu approximieren.

Statistik | Lineare Regression: heiter bis punktwolkig

Lineare Regression, Methode der kleinsten Quadrate und Bestimmtheitsmaß: hart hergeleitet und trocken veranschaulicht.

Data Analytics | Maschinelles Lernen: Der K-Nearest-Neighbours-Algorithmus

Wir erläutern den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus als Klassifikationsalgorithmus beim Maschinellen Lernen anhand von konkreten Beispielen.

Wir haben für Euch interaktive Apps zusammengetragen, die einzelne Themen in unseren Videos multimedial illustrieren – auf besonders harte und trockene Weise. Einfach draufklicken und den Anleitungen folgen. Scrollt nach unten für Beispiele oder klickt auf den Button für eine nach Themen sortierte Auflistung.

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