Applying for a job successfully requires you to know more than just the basics of how a job application is put together. To really market your skills effectively, you need to know a lot about who you are, what you have to offer, what you want to achieve, and how to put your best qualities forward. A solid understanding of the English-language job application process will help you on your way to making the best first impression.

• Where can I look for job postings, and how do I interpret English-language postings?
• What documents do I need when applying in English?
• What do I need to know about the format and structure of my CV/resume and cover letter?
• What should I include in my cover letter and resume? What should I leave out?
• What do I need to know about the selection criteria for jobs in the English-speaking job market?
• What should I do to prepare for a job interview in English?
• What interview questions can I expect to be asked and how can I prepare myself to best answer these questions?

Class Structure:

This seminar will consist of one 2,5 hour live session online (on the 28th of November at 10:30am) as well as asynchronous activities (videos & career/writing assignments in Moodle) with feedback.

One on One Consultations (appointments to be made separately/individually):

In these individual application review sessions, we will go over your application together. We will look at the language (grammar, clarity, and style) as well as the content and format and discuss how you can best present yourself in order to achieve your goals. You will have the opportunity to ask specific questions, get feedback on your CV and cover letter, and on interview questions. Sessions will be held digitally.

Einführung in die Tabellenkalkulation mit Microsoft Excel

Tabellenkalkulations-Programme wie "Microsoft Excel" sind aus dem Arbeitsalltag vieler Berufsgebiete nicht mehr wegzudenken. Sie sind in der Lage, Zahlenmaterial mit Hilfe von Formeln und Funktionen auszuwerten und grafisch als Diagramme darzustellen sowie Datensammlungen, wie Literaturlisten, Messwert- oder Termintabellen zu verwalten.

Zielgruppen

Diese Lehrveranstaltung ist für Excel-Einsteiger/innen konzipiert, d.h. für Teilnehmer/innen, die keine oder nur sehr geringe Vorkenntnisse der Tabellenkalkulation haben!

Lehrinhalte

Im Kurs wird vermittelt, wie Tabellen erstellt, gestaltet und gedruckt werden, welche Bedeutung Zahlenformate haben und wie sie definiert werden. Sie erfahren, wie Berechnungen durchgeführt werden und was logische bzw. Matrix-Funktionen sind.
Weitere Schwerpunkte sind das Erzeugen von Diagrammen, der Umgang mit Datum und Uhrzeit, das Verwenden der bedingten Formatierung, das Verwalten von Datenlisten und das Verknüpfen von Tabellenblättern und Mappen.

Studienleistung

Für den Erhalt der Studienpunkte sind eine regelmäßige Teilnahme und das Bestehen eines abschließenden Tests Voraussetzung.

Introduction To Data Science: grow your data skills stack

Data science is about how to get data to work for us, to give us its hidden treasures. Data science has been called "the sexiest job of the 21st century". Even if you don't want to become a professional data scientist, it’s helpful to master the basic concepts if you want to succeed in today's highly data-driven business environment. This first of two planned courses focuses on: data science basics, visualization and productivity tools. The course is for everyone who is interested in becoming more data literate and growing their skill stack.

What will you learn?

• Organise data visually in a way that is clear and informative
• Find and use data sets from the real world (e.g. COVID-19 data)
• Easily and quickly format data into graphs
• Understand and present statistical information
• Understand how modern productivity tools can help you
• Complete a sample data analysis project in small steps

What do you need to know?

No prior knowledge required. Both the necessary programming and statistical concepts are introduced in the course using examples and simple mini-projects. Previous programming experience is useful but not important. Curiosity is essential. You will gain data literacy skills by doing this course.

What are the technical requirements?

• Internet connection to participate in classes and run software over a network
• Computer running Windows 10/8/7 or MacOS 10.13+ or Linux (e.g. Ubuntu 16+).

What will we do?

• Learn key fundamental concepts through interactive lectures
• Work through basic examples and demo applications together
• Solve small data analysis problems
• Practice data science using a wide range of simple exercises
• Explore interesting data science projects

What can you read?

Course textbook: Introduction to Data Science - Data Analysis and Prediction Algorithms with R, by Rafael A. Irizarry (CRC Press, 2020). (Free ebook available)

Recommended books:

1. fasteR: Fast Lane to Learning R, by Norman Matloff, 2020.
2. Introduction to Data Science - Data Analysis and Prediction Algorithms with R, by Rafael A. Irizarry (CRC Press, 2020).
3. YaRrr! The Pirate’s Guide to R, by Nathaniel D. Phillips, 2018.
4. Data Science in a Box, by Mine Cetinkaya-Rundel, 2020.

Who will teach this course?

Lecturer: Prof. Dr. Marcus Birkenkrahe

Brief bio: Professor of business informatics at HWR Berlin since 2007. PhD in theoretical physics (1994). Executive at Accenture and Royal Dutch Shell (1995-2002). Executive Coach, lecturer and consultant (2003-2006). Favorite hobby: gaming (PS4). Favorite authors: Henry James, Fjodor Dostoyevsky, Theodor Fontane. Favorite films: Pride & Prejudice, Key Largo, LOTR. Favorite series: Person of Interest, Rick & Morty, IT Crowd. Favorite softwares: Emacs.org, Orgmode.org, GNU/Linux. Married with 1 child. Lives in Prenzlauer Berg.

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When will the course be?

Every Wednesday from 19:00-21:00 hrs starting 14-Oct-2020 until 10-Feb-2021

16 meetings altogether. No classes on: December 23 & December 30, 2020.

Where will the course take place?

• Moodle (asynchronous), Big Blue Button (synchronous). Live sessions will be recorded.

How many credits can I earn?

1 ECTS credit for active participation (> 80% of available challenges)

+ 1.5 ECTS credits for completing the final project with a passing grade (> 50%)

= 2.5 ECTS credits max

What's next?

This basic course is offered in the winter term only. A follow-up course is planned for summer 2021: "Introduction to machine learning". This course will focus on: data wrangling, prediction algorithms and even more productivity tools.

Zielsetzung

Die fortschreitende Digitalisierung wird unser aller Leben zunehmend umgestalten. Wenn ganze Berufszweige sich in kurzer Zeit verändern oder gar wegbrechen, dann sind disruptive Vorgänge am Werk. In diesem Seminar sollen nicht nur Chancen und Risiken der Digitalisierung aufgezeigt werden. Unter professioneller Anleitung werden Informatik bezogene, praxisnahe Aufgaben bearbeitet. Dies ermöglicht den Aufbau entscheidender Kompetenzen im Bereich der digitalen Transformation und bereitet darauf vor, im Berufsleben fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Inhalt

Einführung

• Digitalisierung und digitale Transformation, was bedeutet das?
• Wahrnehmbare Folgen der Digitalisierung
• Digitalisierung in Unternehmen
• Kritische Betrachtung: Digitalisierung - Wo steht Deutschland und Europa?
• Können digitalisierte Daten wertvoll sein?
• Aktuelle Mega-Trends und disruptive Technologien
   

Blockchain, kryptografische Währungen und Smart Contracts

• Was ist die Blockchain-Technologie und wie funktioniert sie?
• Blockchain versus traditionelle Datenbank
• Wann genau ist der Einsatz der Blockchain-Technologie sinnvoll und wann definitiv nicht?
• Anwendungsbereiche und Beispiele
• Bitcoin & Co.
  • Geschichte des digitalen Geldes
  • Bitcoin - ein Rundumblick
  • Ethereum, IOTA und Security Token
  • Initial Coin Offerings
  • Smart Contracts
• Mögliche und bereits vorhandene Auswirkungen der Blockchain-Technologie auf die Gesellschaft und insbesondere auf die Arbeitswelt, bestehende Hindernisse
• Hands-on: Nutzungsmöglichkeiten in der Praxis, Bitcoin & Co. als Investitions- und Spekulationsobjekt
   

(R)Evolution im Web

• Grundlagen von JavaScript, HTML, CSS und neueste Entwicklungstendenzen
• Hands-on: Eine einfache funktionale Webanwendung, Nutzung von Web-Schnittstellen (Web-APIs) als Datenquelle
• Vorstellung aktueller Webframeworks
• Hands-on: Eine kleine Webanwendung mit Vue.js und der Kryptowährung IOTA realisieren
• Netzwerkeffekte, Plattform-Ökonomie, Business-Modelle für die Monetarisierung, Aufmerksamkeits-Ökonomie

Internet of Things

• Begriffsklärung
• Hands-on: Ansteuerung eines IOT-Geräts
   

Voraussetzungen
Ein Interesse an aktuellen Themen der Digitalisierung und für den praktischen Teil einen Laptop mit möglichst aktuellem Betriebssystem (Windows, MacOS, Linux).