In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden 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.
Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science
- Sie schärfen Ihre Expertise in der Verarbeitung großer Datenmengen
- Sie erwerben Grundkenntnisse des Programmierens
- Sie lernen praxisnah an realen Datensätzen
Dates / Location / Cost
| Date | Location | Costs |
|---|---|---|
| This course has already started. Future sessions are being planned. |
Institution and Location
Institution
Technische Hochschule Ulm
Location
Prittwitzstraße 10
89075 Ulm
Online
Target Audience and Prerequisites
Target Audience
Für den Zugang zu den Modulen des Studiengangs Business Analytics benötigen BewerberInnen einen ersten Hochschulabschluss, z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen etc. in den Studiengängen Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder einen als gleichwertig anerkannten Abschluss.
Wird das Modul lediglich als einzelner Zertifikatskurs belegt, ist ein erster Hochschulabschluss beliebiger Fachrichtung notwendig.
Prerequisites
Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss
Inhaltlich: Kenntnisse relationaler Datenbanken (SQL) und grundlegender Programmierkonzepte sind hilfreich, aber nicht unabdingbar.
Content and Learning Objectives
Content
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.
Programme Details
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.
Learning Objectives
Die Studierenden …
Fachkompetenz
- erläutern Syntax und Semantik von Sprachkonstrukten in Python
- verstehen Grundkonzepte der prozeduralen Programmierung
- setzen Programmierregeln für verständliche und wartbare Programme bei der Implementierung um
- wenden grundlegende Python-Bibliotheken für Datenanalyse an
- wählen algorithmische Lösungsmuster passend für gegebene analytische Problemstellungen aus
Methodenkompetenz
- lösen einfache Anwendungsprobleme mit Hilfe einer geeigneten programmtechnischen Lösung
- entwerfen, implementieren und testen Algorithmen zur Problemlösung
- können die Problemlösungen in den betrieblichen Kontext einordnen
Sozial- und Selbstkompetenz
- entwickeln und diskutieren Lösungen für Programmierprobleme und arbeiten in Kleingruppen
- schätzen eigene analytische und konzeptionelle Fähigkeiten ein und können fachliche Stärken und Schwächen reflektieren
Course Format, Certification, Quality Assurance
Course Format
Online
Certification
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.
Workload
15 Dienstagabende, jeweils von 19:00-20:30 Uhr.
Creditpoints (ECTS)
3
Language
Deutsch
Costs
Costs
Entgelt für einen Zertifikatskurs: 720,00 €
Gebühr nach Immatrikulation: 620,00 €
Lecturers
Prof. Dr. Reinhold von Schwerin
Technische Hochschule Ulm
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