Um die Welt zu verstehen und gute Entscheidungen zu treffen, braucht es solide Fakten. Wer Daten und Zahlen vorweisen kann, fühlt sich oft auf der sicheren Seite. Doch selbst die Aussage unverfälschter Daten ist selten so eindeutig, wie es auf den ersten Blick scheint. Sie sprechen nicht für sich selbst – ihre Interpretation bleibt den Betrachtenden überlassen.

Der Kurs enthüllt typische Trugschlüsse: warum sich in Daten immer ein Effekt findet, wenn man lange genug sucht, und weshalb ein Zusammenhang nicht automatisch Ursache und Wirkung bedeutet. Mathematik, insbesondere Statistik, weist den richtigen Weg durch dieses Labyrinth. Die Teilnehmenden sollten daher Ableiten, Integrieren und einfache Wahrscheinlichkeitsrechnungen (Würfel- und Urnenexperimente) beherrschen. Lücken lassen sich im Voraus mit bereitgestellten Materialien schließen, die sich am Schulstoff der Oberstufe orientieren.

Vor Ort behandelt der Kurs Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Schätzfunktionen, lineare Regression, Hypothesentests und den Satz von Bayes, theoretisch und mit konkreten Rechenaufgaben. Parallel dazu analysieren die Teilnehmenden in Gruppen eigenständig einen Datensatz, um herauszufinden, welche Erkenntnisse eine gründliche Datenanalyse liefert. Ihre Ergebnisse präsentieren sie regelmäßig in „Minikonferenzen“.

Die benötigten Programmierkenntnisse in Python erwerben die Teilnehmenden durch Vorbereitungsmaterialien und während des Kurses. Vorkenntnisse im Programmieren sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Wichtiger sind Freude am analytischen Denken und an der Zusammenarbeit. Da einige Materialien nur auf Englisch vorliegen, erleichtert ein gutes passives Sprachverständnis den Zugang.