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Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science

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.

  • Sie schärfen Ihre Expertise in der Verarbeitung großer Datenmengen
  • Sie erwerben Grundkenntnisse des Programmierens
  • Sie lernen praxisnah an realen Datensätzen

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
01.10.2022 - 28.02.2023
Artikel-Nr.: THU-Business-ZERT-EinfProg-202210
Online 720,00 

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

Technische Hochschule Ulm

Veranstaltungsort

Prittwitzstraße 10, 89075 Ulm

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

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.

Teilnahmevoraussetzungen

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss

Inhaltlich: Kenntnisse relationaler Datenbanken (SQL) und grundlegender Programmierkonzepte sind hilfreich, aber nicht unabdingbar.

Inhalte und Lernziele

Inhalte

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.

Ablauf

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.

Lernziele

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

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Online

Abschluss

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.

Zeitaufwand

15 Dienstagabende, jeweils von 19:00-20:30 Uhr.

Creditpoints (ECTS)

3

Sprache

Deutsch

Termine und Fristen

Kurstermine

Die detallierten Kurstermine folgen.

Das Modul startet jährlich zum 1. Oktober.

Kosten

Kosten

Entgelt für einen Zertifikatskurs: 720,00 €
Gebühr nach Immatrikulation: 620,00 €

Dozent*innen

Prof. Dr. Reinhold von Schwerin
Technische Hochschule Ulm

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