Prof. Dr. Jochen Kruppa-Scheetz Bio Data Science
- Telefon
- 0541 969-5152
- j.kruppa@hs-osnabrueck.de
- Abteilung
- Fakultät Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur
- Raum
- HR 0018C
- Sprechzeiten
- Gerne nach Absprache per Mail. Meistens Mittwoch oder Donnerstag am Vormittag.
- Web
- Internetseite
- Beschreibung
- Hilfe und Beratung bei (bio)statistischen sowie bioinformatorischen Fragestellungen und Analysen.
Seit 2022 hat Prof. Dr. Jochen Kruppa-Scheetz die Professur für Bio Data Science an der Hochschule Osnabrück an der Fakultät für Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur inne. Er unterrichtet an der Fakultät in verschiedenen Studiengängen die Grundlagen und die Vertiefung der Biostatistik, Bioinformatik und Bio Data Science. Bis 2021 hatte Prof. Dr. Jochen Kruppa-Scheetz die stellvertretende Institutsleitung am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin ausgeübt. Von 2018 bis Ende 2021 leitete er die AG Statistische Bioinformatik am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie. Der Uelzener studierte Pflanzenbiotechnologie mit dem Schwerpunkt Biostatistik an der Leibniz Universität Hannover. Er promovierte als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität zu Lübeck mit dem Themenschwerpunkt Maschinelles Lernen und Epidemiologie auf genetischen Datensätzen. In den folgenden Jahren war er am Universitätsklinikum Göttingen im Institut für Biometrie in der bioinformatorischen und statistischen Beratung beschäftigt. Danach folgte er Herrn Prof. Dr. Jung an die Tierärztliche Hochschule Hannover als Bioinformatiker. Neben der beruflichen Tätigkeit unterrichtet Prof. Dr. Jochen Kruppa-Scheetz statistische Themen als freier Dozent für Doktoranden und PostDocs unter anderem am Leibniz-Zentrum Borstel und Pharmafirmen. Herr Dr. Kruppa-Scheetz leitet von 2018 bis 2020 die Arbeitsgruppe „Lehre und Didaktik in der Biometrie" innerhalb der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft.
Bachelormodule
Im folgenden eine Übersicht aller meiner aktuell im Bachelor angeboten Module. Ich habe die Module einmal nach der "Lernstufen" sortiert. Durch die Sortierung wird besser klar, wie die Module aufeinander aufbauen. Eventuell wollen Studierende auch nachfolgende Module besuchen und durch die Namen an sich ist nicht gleich klar, wie die Module aufeinander aufbauen.
| Stufe | Landwirtschaft; Angewandte Pflanzenbiologie – Gartenbau, Pflanzentechnologie | Wirtschafts- ingenieurwesen Agrar / Lebensmittel | Bioverfahrenstechnik in Agrar- und Lebensmittelwirtschaft |
|---|---|---|---|
| 1 | Mathematik und Statistik | Statistik | Angewandte Statistik für Bioverfahrenstechnik |
| 2 | Angewandte Statistik und Versuchswesen | Angewandte Statistik und Versuchswesen | |
| 3 | Spezielle Statistik und Versuchswesen |
Mathematik und Statistik
Eine Grundlagenvorlesung. In dieser Vorlesung werden die wichtigsten Grundlagen der Statistik und sowie des wissenschaftlichen Arbeitens gelegt.
Angewandte Statistik und Versuchswesen
Eine fortgeschrittene Vorlesung, die auf dem Wissen der Vorlesung Mathematik und Statistik aufbaut. Wir erweitern unser Wissen über statistische Methoden und deren Anwendung.
Spezielle Statistik und Versuchswesen
Die Vorlesung geht auf die speziellen Anforderungen des Versuchswesen ein. Die Vorlesung baut auf der Vorlesung Mathematik und Statistik sowie Angewandte Statistik und Versuchswesen auf.
Statistik
Eine Grundlagenvorlesung. In dieser Vorlesung werden die wichtigsten Grundlagen der Statistik und sowie des wissenschaftlichen Arbeitens gelegt.
Angewandte Statistik für Bioverfahrenstechnik
Eine Grundlagenvorlesung. In dieser Vorlesung werden die wichtigsten Grundlagen der Statistik und sowie des wissenschaftlichen Arbeitens gelegt.
Mastermodule
Biostatistik
Ein vertiefendes Modul, dass zu Ziel hat wissenschaftliches Arbeiten mit der Statistik zu ermöglichen.
Ein Forschungsschwerpunkt liegt auf neuen statistischen Methoden in der direkten Anwendung. Hierbei ist das Feld der Anwendung sehr breit.
- Maschinelle Lernverfahren zur Klassifikation
- Parametrische Modelle
- Analyse von Hochdurchsatzdaten (u.a. Microarray, NGS und Expressionsdaten)
- Metagenomics und Genomanalyse
Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Bearbeitung von Fragestellungen in der Vermittlung von statistischen Lehrinhalten.
Gerne biete ich Bachelor- oder Masterabschlussarbeiten an. Bei Interesse bitte einfach eine Mail an mich schreiben. Wir können dann gerne den Rahmen und aktuelle Themen besprechen.