Data Science Grundlagen

Worum geht's

Du lernst, Daten zu laden, zu untersuchen, zu verarbeiten und zu visualisieren sowie grundlegende statistische Methoden anzuwenden. Am Ende kannst du mit Python (NumPy, pandas, SciPy) und begleitenden Tools Datenanalyse-Workflows umsetzen, einfache statistische Anpassungen durchführen und Ergebnisse reproduzierbar bereitstellen.

Was du danach kannst

Datensatz von der Festplatte in Python/Jupyter laden
Vertrautheit mit numpy und pandas
Daten untersuchen, transformieren und filtern
Datenverteilungen in niedrigen und hohen Dimensionen visualisieren
Statistikpakete wie scipy verwenden
Zusammenfassende Statistiken berechnen
Einfache Anpassungen durchführen
Fehler berechnen
Statistische Ergebnisse visualisieren
Grundkenntnisse über git
Ein Python-Paket auf PyPI veröffentlichen

Aus was das Modul besteht

VorlesungTheoretische Konzepte und Vorstellung neuer Werkzeuge und Methoden
ÜbungenPraktische Umsetzung des Vorlesungsstoffs in computerbasierten Aufgaben

Lehrmethode

Vorlesungsblöcke (zweimal wöchentlich, 90 Minuten)Erklärung theoretischer Konzepte und Einführung neuer Tools
Anschließende ÜbungenEinüben und Anwenden des Wochenstoffs an praktischen Aufgaben

Solltest du schon können

Grundkenntnisse der Programmierung (Python)empfohlen
Grundkenntnisse der Statistikempfohlen

Prüfung

mündliche PrüfungVerständnisfragenBeispielrechnungen

Mündliche Prüfung, 30 Minuten Dauer. In der Prüfung werden exemplarisch Verständnisfragen und Beispielrechnungen zur Überprüfung der genannten Lernergebnisse gestellt. Teilnahme an den Übungen wird dringend empfohlen, da diese auf die Prüfungsaufgaben vorbereiten. (Keine Angaben zu Hilfsmitteln oder Gewichtung vorhanden.)

Literatur

Wes McKinney - (Buch zu pandas)
Jake VanderPlas - Python Data Science Handbook
learningds.org - (Online-Materialien)
ds100.org - (Course notes)
jpivarski-talks - python-numpy-mini-course (GitHub)
glouppe - dats0001-foundations-of-data-science (GitHub)
JSTOR - (Artikel, stabile URL angegeben)

Termine

VorlesungData Science Grundlagen2 Gruppen zur Wahl

ADi.10:00–12:00
2.103, Besprechung (5117.EG.103)
13× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.
ADi.10:00–12:00PH 2024, Besprechungsraum E10/E12 (5101.EG.024)einmalig am 20.10.
BMi.14:00–16:00
PH 2024, Besprechungsraum E10/E12 (5101.EG.024)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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