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Ab 01.10.2022 | THU | Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science

In diesem Modul erlernen die TeilnehmerInnen grundlegende Programmierkenntnisse in Python. Der Fokus der Programmiertätigkeit liegt dabei immer auf dem Anwendungsgebiet der Data Science. Dazu gehört das korrekte Einlesen, Verarbeiten und Bereinigen von Daten genauso, wie die Erstellung von Aggregationsanalysen und Visualisierungen. Alle Lerninhalte des Moduls werden praxisnah mit Übungen auf Basis realer Datensätze vermittelt.

Das Modul beinhaltet einen festen wöchentlichen Online-Termin am Dienstagabend, jeweils von 19:00 – 20:30 Uhr.

 

Inhalt:

Die folgenden Inhalte werden mit umfangreichem Übungsanteil auf Basis realer Daten (etwa von der Kaggle-Website) vermittelt:

  • Grundlagen von Python, IPython und Jupyter Notebooks
  • Eingebaute Datenstrukturen, Funktionen, Umgang mit Dateien
  • NumPy und Vektorisierung
  • Pandas
  • Datenbereinigung
  • Aggregation von Daten und Pivottabellen
  • Visualisierung

Die Inhalte werden zum Abschluss in einem Projekt zusammengeführt.

 

Lernsetting:

Das Online-Studium findet im Selbststudium in der Form eines „Flipped Classroom“ statt. Für das Selbststudium stehen Video-Vorlesungen, ausführliche und sauber dokumentierte Codebeispiele als Jupyter-Notebooks und praktische Übungen bereit. In wöchentlichen Online-Sprechstunden werden Sie bei der Bearbeitung des Lernstoffs zusätzlich unterstützt.

 

Dozent:

Prof. Dr. Reinhold von Schwerin, Technische Hochschule Ulm

Leistungsumfang:

Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Moduls als Übersicht auflistet. Im Supplement bestätigt Ihnen der Modulverantwortliche das Äquivalent von 3 Leistungspunkten nach ECTS.


Teilnahmeentgelt: 720 €

Weitere Informationen zum Modul

Die Anmeldung erfolgt ausschließlich über die Universität Ulm. Bitte nutzen Sie für Ihre Anmeldung nur den oben aufgeführten Link zum Modul und nicht das untenstehende Formular.

Anmeldung zur Veranstaltung

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