Liebe Kolleginnen und Kollegen,
Anfang März 2026 organisieren wir in Mannheim wieder das DataFest Germany, ein Hackathon für Masterstudierende und Bachelorstudierende in den höheren Semestern.
Ich wäre Ihnen dankbar, wenn Sie die Einladung zum DataFest an interssierte Studierende weiterleiten könnten. Unten finden Sie eine E-Mail mit den wichtigsten Informationen und dem Link zur Anmeldung.
Vielen Dank und beste Grüße aus Mannheim,
Florian Keusch
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*English version below*
Liebe Studierende,
macht mit beim DataFest Germany 2026 am 6.-8. März 2026 @Universität Mannheim!
Das DataFest ist ein Studierenden-Wettbewerb zur Datenauswertung ("Hackathon"), an dem Bachelor- und Masterstudierende aller Fachrichtungen teilnehmen können. In Teams von 2-5 Personen analysiert ihr ein Wochenende lang einen großen und komplexen Datensatz. Ziel ist es, die besten Erkenntnisse zu gewinnen.
Das DataFest bietet euch die Möglichkeit, Daten mit eigenen kreativen Ideen auszuwerten, mit Expert*innen aus der Arbeitswelt und aus der Forschung in Kontakt zu treten und euch im Wettstreit um Preise, Ruhm und Ehre mit anderen Studierenden zu messen. Über das gesamte Wochenende sorgen wir für die Verpflegung.
Alle Infos zum DataFest Germany 2026 und die Anmeldung findet ihr unter www.datafest.de<http://www.datafest.de>. Die Anmeldefrist ist 31. Januar 2026 (AoE).
Bei Fragen meldet euch gerne bei uns unter datafest(a)uni-mannheim.de<mailto:datafest@uni-mannheim.de>.
Wir freuen uns auf euch!
Das DataFest Germany 2026 Organisationsteam
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Dear students,
Join DataFest Germany 2026 on March 6-8, 2026 @University of Mannheim!
The DataFest is a student competition for data analysis ("hackathon") in which Bachelor and Master students of all disciplines can participate. In teams of 2-5 people, you analyze a large and complex data set over a weekend with the aim of gaining the best insights.
The DataFest offers you the opportunity to analyze data with your own creative ideas, get in touch with experts from industry and academia, and compete with other students for prizes, fame, and honor. Food and drinks will be provided throughout the weekend.
All information about DataFest Germany 2026 and registration can be found at www.datafest.de<http://www.datafest.de>. The registration deadline is January 31, 2026 (AoE).
If you have any questions, please feel free to contact us at datafest(a)uni-mannheim.de<mailto:datafest@uni-mannheim.de>.
We look forward to seeing you!
The DataFest Germany 2026 organization team
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Prof. Dr. Florian Keusch
Professor of Social Data Science and Methodology
University of Mannheim
School of Social Sciences
Department of Sociology | A5, 6 | 68159 Mannheim
Germany
Phone: +49 621 181-3214
E-mail: f.keusch(a)uni-mannheim.de<mailto:f.keusch@uni-mannheim.de>
Web: https://www.sowi.uni-mannheim.de/keusch/
Web: https://floriankeusch.weebly.com/
Dear colleagues,
If a “new method” is on your 2026 wish list, consider us your Santa – we wrapped up a series of courses on methods for modeling social change, ready to be placed under your academic tree:
* 27. - 28.01. Causal Models for Qualitative and Mixed Methods Research<https://t1p.de/qual_mix_met_26> (Cologne): Inspired by the eponymous book and focused on, among others, causal and Bayesian inference for process tracing and for combining diverse data sources and methods.
* 03. - 04.02. Foundations and Advances in Difference-in-Differences<https://t1p.de/diff_in_diff_26> (Online): Core DiD concepts plus the “next‑level” toolkit, including triple differences, synthetic control, and recent robustness tricks.
* 04. - 06.03. Introduction to Structural Equation Modeling<https://t1p.de/Intro-SEM26> (Online): A step‑by‑step guide through latent variable analysis, measurement invariance, and the first steps into longitudinal SEM.
* 09. - 13.03. Advanced Problems in Multilevel and Longitudinal Modeling<https://t1p.de/spring26-week1> (Hybrid): Growth‑curve models, three‑level hierarchies, multilevel logistic regression, and more.
* 16. - 17.04. & 23. - 24.04. Event History Analysis<https://t1p.de/ev_history_analysis_26> (Online): (Semi‑)parametric models, time‑dependent covariates, competing‑risk analysis, and other techniques for following events over time.
* 08. - 09.06. Introduction to Longitudinal Data Analysis<https://t1p.de/einf_dat_26> (Mannheim): A primer on data management and analysis with DiD, panel‑event design, and fixed‑effects regression.
For additional details, registration, and our complete course program, visit our website<https://training.gesis.org/> or email alisa.remizova(a)gesis.org<mailto:alisa.remizova@gesis.org>. We would be grateful if you could forward this message to anyone who might benefit.
May your 2026 be free of missing data and full of meaningful models!
Your GESIS Training Team
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Alisa Remizova
alisa.remizova(a)gesis.org<mailto:alisa.remizova@gesis.org>
Postdoc & Scientific Coordinator of GESIS Workshops
GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences
https://training.gesis.org/
Liebe Kolleginnen und Kollegen,
gerne möchten wir Sie auf neu verfügbare Daten der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2023 aufmerksam machen.
Die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) führt seit 2015 mit der BAuA-Arbeitszeitbefragung eine repräsentative Panelbefragung von Erwerbstätigen in Deutschland mit über 20.000 Befragten durch. Ziel dieser alle zwei Jahre stattfindenden Panelbefragung ist es, Zusammenhänge zwischen der Arbeitszeitgestaltung, weiteren Arbeitsbedingungen sowie der Gesundheit und Zufriedenheit von Erwerbstätigen zu erfassen. Zusätzlich sollen Trends im Hinblick auf die Arbeitszeitrealitäten in Deutschland abgebildet werden. Anders als in den vorherigen Wellen wurde in der Befragung im Jahr 2023 kein gesondertes Schwerpunktmodul in die Befragung aufgenommen. Stattdessen wurden bestehende Fragemodule vertieft, zum Beispiel zum Arbeiten von zu Hause, zur Arbeitskultur oder zu physischen Anforderungen.
Die Scientific Use Files der aktuell verfügbaren fünf Erhebungswellen der BAuA-Arbeitszeitbefragung können über das Forschungsdatenzentrum der BAuA (FDZ-BAuA) bezogen werden:
- Scientific Use File der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2015, Version 2: https://doi.org/10.48697/baua.azb15.suf.2
- Scientific Use File der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2017, Version 2: https://doi.org/10.48697/baua.azb17.suf.2
- Scientific Use File der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2019, Version 2: https://doi.org/10.48697/baua.azb19.suf.2
- Scientific Use File der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2021, Version 1: https://doi.org/10.48697/baua.azb21.suf.1
- Scientific Use File der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2023, Version 1: https://doi.org/10.48697/baua.azb23.suf.1
Weitere Informationen zu den Datensätzen und zum Datenzugang finden Sie auf der Homepage des FDZ-BAuA: www.baua.de/fdz
Gerne beantworten wir Fragen zu den Daten (forschungsdaten(a)baua.bund.de)!
Mit besten Grüßen
Laura Menze
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Dr. Laura Menze
Leiterin Forschungsdatenzentrum
Strategisches Forschungs- und Entwicklungsmanagement
b a u a :
Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin
Nöldnerstr. 40-42
10317 Berlin
Telefon: +49 (0) 30 51548 4168
E-Mail: menze.laura(a)baua.bund.de
Homepage: http://www.baua.de/fdz
