Introduction

Tu.it dataLabs Jupyter as a Service offers lecturers and students a well integrated environment for data science, machine learning and programming classes. Each class gets its own fully customized JupyterHub with guarantied hardware resources necessary to solve the given exercises.

Features

• Tuwel integration
• Exercise distribution and grading with our Grader Service
• Individual software stack for each class
• Virtual Desktop for GUI applications
• Theia IDE
• Powerful hardware platform
• GPU Support (starting winter term 20222023)

Hands on video

Useful Links

• https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/
• https://jupyterbook.org/intro.html

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Lectures with TU.it dataLab Jupyter Notebook Services

SS 2023

• 101.953 AKNUM Scientific Computing für Finite Elemente Methoden (VU 3,0) 2023S
• 164.322 Analytische Methoden und Trennverfahren (LU 5,0) 2023S

• 120.081 Klima- und Umweltfernerkundung (VU 2,0) 2023S

• 120.110 Data Retrieval in Earth Observation (VU 2,0) 2023S

• 120.112 Einführung in das Programmieren II für Geodäsie und Geoinformation (VU 2,0) 2023S
• Gathers Hackathon
• 193.125 Grundlagen der Computer Vision (VU 4,0) 2023S
• 330.282 Industrial Data Science (UE 1,0) 2023S
• 325.100 Modalanalyse (VU 2,0) 2023S

• 186.143 Informationsvisualisierung (UE 1,0) 2023S

• 105.632 Model-based Decision Support (VU 2,0) 2023S
• 138.129 Machine Learning and Data Compression in Physics
• 105.730 Modellierung dynamischer Umweltsysteme (VU 2,0) 2023S
• 322.061 Numerische Methoden der Strömungs- und Wärmetechnik (UE 1,0) 2023S
• 317.556 Numerische Methoden der Ingenieurwissenschaften 1 (VU 2,0) 2023S
• 322.083 Numerische Methoden der Ingenieurwissenschaften 2 (VU 2,0) 2023S
• 317.548 Numerische Methoden des Leichtbaus (LU 2,0) 2023S
• 120.113 Python-Programmierung für Geowissenschaften (VU 2,0) 2023S
• 194.035 Recommender Systems (VU 2,0) 2023S

• 222.587 Statistik für Umweltingenieurwesen (VU 1,5) 2023S

  
  

WS 2022

• 191.125 Scientific Programming with Python (VU 2,0) 2022W
• Scientific Programming with Python 2022W Testkurs
• 192.103 Grundkonzepte der Datenanalyse und Visualisierung (VU 2,0) 2022W
• 194.039 Intelligent Audio and Music Analysis (VU 3,0) 2022W
• 105.618 Praxis der Optimierung (VU 3,0) 2022W
• 360.239 Introduction to Computational Science and Engineering (VO 2,0) 2022W
• 120.116 Einführung in das Programmieren I für Geodäsie, Geoinformation und Umweltingenieurwesen (VU 2,0) 2022W
• 194.050 Social Network Analysis (VU 2,0) 2022W
• 120.029 Microwave Remote Sensing (VO 2,0) 2022W
• 122.426 Angewandte Fernerkundung (VU 2,0) 2022W
• 120.109 Topographische und hydrographische Modelle (VU 2,0) 2022W
• 302.044 Numerische Methoden der Strömungsmechanik (UE 2,0) 2022W
• 188.995 Datenorientierte Programmierparadigmen (VU 2,0) 2022W
• 317.017 Einführung in die Finite Elemente Methoden (UE 1,0) 2022W
• 120.030 Microwave Remote Sensing (UE 2,0) 2022W
• 165.008 Physik/Physikal.-chem. Praktikum (LU 9,0) 2022W
• Basiskurs Python für Naturwissenschaften
• 183.605 Machine Learning for Visual Computing (VU 3,0) 2022W
• JAAS 2.0
• 101.976 & 101.978 -- AKNUM Modellierung nichtlinearer gekoppelter Feldprobleme (VO 2,0 & UE 1,0) 2022W
• 101.974 AKNUM Finite Elemente für die Differentialgeometrie (VU 3,0) 2022W

SS 2022

• 120.081 Klima- und Umweltfernerkundung (summer)
• 120.112 einführung in das programmieren ii für geodäsie und geoinformation
• 101.275 Einführung in das Programmieren für Technische Mathematik (summer/winter)
• 101.953 AKNUM Scientific Computing für Finite Elemente Methoden
• 186.143 Informationsvisualisierung
• 330.282 Knowledge Integration in Cyber Physical Production Systems
• 105.632 Model-based Decision Support
• 105.730 Modellierung dynamischer Umweltsysteme
• 138.128 Machine Learning in Physics
• 120.113 Python-Programmierung für Geowissenschaften
• 194.035 Recommender Systems

WS 2021

• 122.424 Introduction to Programming I for Geodesy, Geoinformation and Environmental Engineering

• 122.426 Applied Remote Sensing

• 120.030 Microwave Remote Sensing

• 186.840 Introduction to Pattern Recognition

• 191.116 Scientific Programming with Python

• 188.995 Data-oriented Programming Paradigms

• 165.008 Physical Chemistry, Laboratory Course

• 194.039 Intelligent Audio and Music Analysis

• 101.507 Numerics of partial differential equations: stationary problems

• 101.929 AKNUM Modeling of Nonlinear Coupled Field Problems 

• 192.103 Fundamentals of Data Analysis and Visualization

• 120.109 Topographic Models

• 105.618 Optimization practice

• 122.036 Fundamentals of Photogrammetry

• 138.066 Computing for TPH I

• 360.239 Introduction to Computational Science and Engineering

• 105.736 Introduction to Python for Interdisciplinary Mathematics