Stochastik im Bachelor

Das Institut für Stochastik bietet für Studierende im Bachelor an der KIT-Fakultät für Mathematik folgende Veranstaltungen an:

• Einführung in die Stochastik (jedes WiSe, 3+1)
• Einführung in die Stochastik für das Lehramt (jedes SoSe, 4+2+2 (Tutorium)) 
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Computational and Data Science  (jedes SoSe, 2+1)
• Wahrscheinlichkeitstheorie (jedes SoSe, 3+1)
• Markovsche Ketten (jedes SoSe, 3+1)
• Finanzmathematik in diskreter Zeit (jedes WiSe, 4+2)
• Statistik (jedes WiSe, 4 + 2+ 2(Praktikum))
• Statistische Datenanalyse (jedes WiSe, 4+2)
• Statistik-Praktikum (jedes WiSe, 2)

In Klammern ist neben dem Semester auch der Umfang der Lehrveranstaltung in der Form x+y(+z) vermerkt, wobei x und y die Anzahlen der Semesterwochenstunden von Vorlesung und Übung angeben. Das optionale z benennt entweder die Semesterwochenstunden eines Tutoriums oder eines Rechnerpraktikums.

Je nach Studiengang sind dabei verschieden Kombinationen dieser Veranstaltungen im Curriculum vorgesehen.

Studiengänge Mathematik B.Sc., Technomathematik B.Sc., Wirtschaftmathematik B.Sc.: In den mathematischen Grundlagen ist zunächst die Vorlesung Einführung in die Stochastik zu belegen, welche die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Statistik vermittelt. Anschließend ist eine der beiden Vorlesungen Markovsche Ketten oder Wahrscheinlichkeitstheorie zu wählen. Für Studierende, die sich im weiteren Verlauf ihres Studiums in Themen der Stochastik vertiefen wollen, empfehlen wir hierbei die Wahrscheinlichkeitstheorie, da hier wesentliche Konzepte der Stochastik behandelt werden, die für fast alle weiteren Stochastikveranstaltungen von Bedeutung sind. 
In der Vertiefung können Sie die zuvor noch nicht absolvierte Vorlesung Markovsche Ketten oder Wahrscheinlichkeitstheorie belegen, sowie die Statistik und die Finanzmathematik in diskreter Zeit.

Studiengang Computational and Data Science B.Sc.: Im Fach Mathematik für Computational and Data Science ist zunächst die Einführungsvorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Computational and Data Science zu belegen. Da diese Vorlesung im Wesentlichen deckungsgleich mit der Veranstaltung Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik ist, kann alternativ auch diese Vorlesung gehört werden, die jedes Wintersemester angeboten wird. Als zweite verpflichtende Veranstaltung ist die Statistische Datenanalyse zu belegen. Letztere besteht aus der Vorlesung und Übung, die im Rahmen der Veranstaltung Statistik auch für Studierenden der Mathematik, der Technomathematik und der Wirtschaftsmathematik angeboten wird.  
In der Vertiefung Mathematik für Computational and Data Science kann aus den Veranstaltungen Finanzmathematik in diskreter Zeit, Wahrscheinlichkeitstheorie, Markovsche Ketten und dem Statistik-Praktikum ausgewählt werden. 

Studiengang Lehramt Mathematik B.Ed.: Verpflichtend ist die Veranstaltung Einführung in die Stochastik für das Lehramt, die exklusiv für Lehramtsstudierende angeboten und auf diese zugeschnitten ist. Studierende des Lehramts, die sich für die Themen der Stochastik begeistern, können zudem in ihrem Masterstudium die Veranstaltungen Wahrscheinlichkeitstheorie, Markovsche Ketten und Statistik wählen, wobei die beiden letztgenannten besonders geeignet sind.