Technik / Ingenieurwesen

Vollzeit

Masterstudiengang "Electronic Engineering" in Graz
KN 317 26 001

• Ausmaß:
  
  1,33 SWS
• Unterrichtssprache:
  
  Englisch
• Lehrauftragsbeginn:
  
  Oktober 2026

Beschreibung der Lehrveranstaltung:

Die Lehrveranstaltung wird im 1. Semester des Masterstudiengangs angeboten. In den Laborübungen lernen die Studierenden, wie Daten mithilfe von Python analysiert, visualisiert und interpretiert werden können. Dazu gehören insbesondere folgende Themen:

• Einlesen, Aufbereiten und Strukturieren von Datensätzen mit Python.
• Berechnung und Interpretation statistischer Kennzahlen (Lage- und Streuungsmaße) sowie Visualisierung von Daten mit Python.
• Untersuchung von Zusammenhängen in Daten, z. B. mithilfe von Korrelationsanalysen.
• Simulation von Zufallsprozessen und Zufallsvariablen in Python sowie Analyse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
• Schätzung statistischer Modelle und Parameter aus realen oder simulierten Datensätzen mit Python.

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Python als umfassendes Werkzeug für die Datenanalyse einzusetzen.

Anforderungen:

Gesucht wird eine Person mit abgeschlossenem Studium mit Schwerpunkt Mathematik, Software Engineering, Informatik, Elektronik oder einem vergleichbaren Studium, die idealerweise über mehrjährige Lehrerfahrung - vorzugsweise an Fachhochschulen und/oder Universitäten - verfügt und mehrjährige einschlägige Berufserfahrung in der Datenanalyse mitbringt.

Rahmenbedingungen:

Bei dem Lehrauftrag handelt es sich um eine Übung mit Gruppenaufteilung (2 Gruppen zu je 10 Einheiten à 45 Minuten). Unterrichtssprache ist Englisch.

Ausmaß: 1,33 SWS

Ihre Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen laden Sie bitte bis zum 07. April 2026 hier hoch:

Visiting Lecturer "Data Analysis - Exercises"
Master's degree programme "Electronic Engineering" in Graz
KN 317 26 001

Course description:

The course is offered in the 1st semester of the Master's degree programme "Electronic Engineering". In the laboratory exercises, students learn how data can be analysed, visualised and interpreted using Python. The course covers in particular the following topics:

• Importing, preparing and structuring datasets using Python.
• Calculation and interpretation of statistical measures (measures of central tendency and dispersion) as well as data visualisation using Python.
• Investigating relationships in data, for example through correlation analysis.
• Simulation of random processes and random variables in Python and analysis of probability distributions.
• Estimation of statistical models and parameters from real or simulated datasets using Python.

The objective of the course is to enable students to use Python as a comprehensive tool for data analysis.

Requirements:

We are looking for a candidate with a completed degree in mathematics, software engineering, computer science, electronics or a comparable field who ideally has several years of teaching experience, preferably at universities of applied sciences and/or universities, and several years of relevant professional experience in data analysis.

Framework conditions:

The teaching assignment consists of exercise classes with group division (2 groups with 10 sessions of 45 minutes each). The language of instruction is English.

Extent: 1.33 semester hours per week (SWS)

Language of instruction: English

Start of teaching: October 2026

Please upload your application, including relevant supporting documents, here by April 7, 2026: