Vorlesungsinhalt: Topologische Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren zu einem wichtigen Werkzeug in den Datenwissenschaften entwickelt. Die Vorlesung beschäftigt sich mit Anwendungen von topologischer Datenanalyse in den Naturwissenschaften. Ein wichtiges Beispiel sind kritische Mutationen in der Evolution von Viren. Behandelt werden Methoden (persistente Homologie und der Mapper-Algorithmus), die zugrundeliegende mathematische Theorie, sowie Entwurf und Implementierung von Computeralgorithmen für konkrete Anwendungsbeispiele.

Zielgruppe: Alle Interessierten aus Mathematik/Informatik/Naturwissenschaften.

Voraussetzungen: Grundvorlesungen in linearer Algebra und Analysis, elementare Kenntnisse in algebraischer Topologie (im Umfang der Vorlesung "Topological Data Analysis" aus dem WS 2020/21, verfügbar auf ILIAS), grundlegende Programmierkenntnisse (Python).