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Herzlich Willkommen auf der Seite
der Professur für Datenassimilation

Um Unwetterereignisse oder das Abschmelzen des Eises in der Arktis vorhersagen zu können, müssen Informationen in Form von heterogenen Daten mit numerischen Modellen dynamischer Systeme verbunden werden. Dies geschieht durch die Datenassimilation, die es ermöglicht, Prozesse besser zu untersuchen und ihre weitere Entwicklung vorherzusagen.  Im Bereich der Datenassimilation beschäftigt sich die Professur mit der Fortentwicklung von Data Science Algorithmen durch die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen und der Lösung entsprechend großer  Optimierungsprobleme in den Umweltwissenschaften.  Die Quantifizierung der Unsicherheiten von Vorhersagen, numerischen Modellen und Beobachtungen spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle. 

Über uns

Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Tijana Janjic

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Preliminary course for the incoming Data Science students

We offer a preliminary course for the incoming data science students, in which we will recall some basic knowledge of mathematics from school, but also introduce some new contents that should enable a smooth start with the regular lectures. In addition, incoming students can already get into contact with fellow students and the data science student representatives, and get to know the Ingolstadt campus and city of Ingolstadt. The course takes place from October 4th to October 13th at the WFI in Ingolstadt. It starts on October 4th, 2023 at 9:30 in NB 101 (located at the WFI, Ingolstadt campus, Auf der Schanz, https://www.ku.de/unileben/campus-und-umfeld/lageplan/ingolstadt-neubau). The course is not mandatory and there will be no ECTS from this course. However, we highly recommend participating in the course and ask incoming students to register for the course on KU.campus using your student's login details if possible. In KU.campus you can also find detailed information about the detailed dates/times and lecture halls.

Registration for further first semester courses is also already possible on KU.campus. The proposed schedule and further information can be found here: https://www.ku.de/en/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science

In addition to the pre course, we offer an introductory session on October 17th from 10-12 in NB 301 at WFI in Ingolstadt, where we and representatives from various facilities of the university provide further necessary information about the study program. For this event no registration is necessary.

Finally, general information about the orientation days at KU can be found following the link below. The listed activities are continuously updated.

https://www.ku.de/studium/informationen-fuer-studierende/orientierungswochen/bachelor

If there are any open questions, please do not hesitate to contact the student's subject advisor Raphael Schulz (raphael.schulz(at)ku.de) or the program's spokes person Nadja Ray (nadja.ray(at)ku.de).

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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