5582E31
Module E
SoSe 18: Betriebssystem und Programmierung - Lehrveranstaltung 3
Dr. Kristian Rother
Information for students
Modul E
Betriebssystem und Programmierung
Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine Projektarbeit und erhalten bei bestandenen Leistungen (Projektarbeit und aktive Teilnahme) 5 Leistungspunkte.
Die Anmeldung zu diesen Modul erfolgt per Mail in der Zeit vom 03.04. - 13.04.2018, 12 Uhr:
Bitte schicken Sie das ausgefüllte Anmeldeformular an abv-it@zedat.fu-berlin.de
Das Anmeldeformular finden Sie ab dem 03.04.2018 unter: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module
Bitte beachten Sie auch unsere FAQ´s close
Betriebssystem und Programmierung
Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine Projektarbeit und erhalten bei bestandenen Leistungen (Projektarbeit und aktive Teilnahme) 5 Leistungspunkte.
Die Anmeldung zu diesen Modul erfolgt per Mail in der Zeit vom 03.04. - 13.04.2018, 12 Uhr:
Bitte schicken Sie das ausgefüllte Anmeldeformular an abv-it@zedat.fu-berlin.de
Das Anmeldeformular finden Sie ab dem 03.04.2018 unter: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module
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Modul E - Lehrveranstaltung 3
Inhalte des Moduls
Datenanalyse mit Python
Python ist eine einfach zu erlernende Programmiersprache, die sich für viele wissenschaftliche Anwendungen hervorragend eignet. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von Python kennen, indem Sie den von gapminder.org herausgegebenen Datensatz zur weltweiten Bevölkerungsentwicklung, Bildung und Gesundheit untersuchen. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Teil 1: Erste Schritte in Python
In der ersten Kurswoche lernen Sie die grundlegende Befehlssyntax von Python kennen, um einfache Programme selbst schreiben zu können. Die eingebauten Datenstrukturen werden Schritt für Schritt abgehandelt, ebenso wie die Ein- und Ausgabe von Dateien. Über Schleifen und Verzweigungen lernen Sie, die Ausführung Ihres Programms zu steuern. Schließlich werden Sie Funktionen aus der Python-Standardbibliothek anwenden, um die eigenen Programme sinnvoll zu verkürzen.
Teil 2: Datenanalyse
Aufbauend auf den Grundlagen aus der ersten Kurswoche kommen in der zweiten Python-Bibliotheken zur Datenanalyse zum Einsatz. Diese dienen zum Beispiel der Datenakquise und der Datenaufbereitung. Sie werden bei der Datenakquise automatisiert Webseiten abfragen und bei der Datenaufbereitung den Umgang mit lückenhaften und inkonsistenten tabellarischen Daten üben. Einen Kern dieses Kursteils nimmt die Visualisierung ein. Diagramme von unterschiedlich dimensionierten Daten werden Sie mit Python automatisiert erstellen. Darauf aufbauend werden Sie Regressionsmodelle und Korrelationen mit wenigen Python-Funktionen berechnen. Ein Einblick in Techniken des maschinellen Lernens schließt diesen Kursteil ab.
Teil 3: Schreiben größerer Programme
Im dritten Teil des Kurses lernen Sie professionelle Entwicklungstools für Python kennen. Sie werden ein wachsendes Programm in die Strukturelemente Funktionen, Klassen und Module einteilen. Um die Fehlersuche in einem komplexen Programm zu vereinfachen, kommt ein Debugger zum Einsatz. Zur Validierung des Programms werden Sie eine einfache Testumgebung selbst schreiben. Mittels Versionskontrolle werden sowohl der Programmcode und die dazugehörige Dokumentation gesichert. Der Kurs schließt mit einer Betrachtung der Möglichkeiten, fertige Programme zitierbar zu publizieren. close
Inhalte des Moduls
Datenanalyse mit Python
Python ist eine einfach zu erlernende Programmiersprache, die sich für viele wissenschaftliche Anwendungen hervorragend eignet. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von Python kennen, indem Sie den von gapminder.org herausgegebenen Datensatz zur weltweiten Bevölkerungsentwicklung, Bildung und Gesundheit untersuchen. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Teil 1: Erste Schritte in Python
In der ersten Kurswoche lernen Sie die grundlegende Befehlssyntax von Python kennen, um einfache Programme selbst schreiben zu können. Die eingebauten Datenstrukturen werden Schritt für Schritt abgehandelt, ebenso wie die Ein- und Ausgabe von Dateien. Über Schleifen und Verzweigungen lernen Sie, die Ausführung Ihres Programms zu steuern. Schließlich werden Sie Funktionen aus der Python-Standardbibliothek anwenden, um die eigenen Programme sinnvoll zu verkürzen.
Teil 2: Datenanalyse
Aufbauend auf den Grundlagen aus der ersten Kurswoche kommen in der zweiten Python-Bibliotheken zur Datenanalyse zum Einsatz. Diese dienen zum Beispiel der Datenakquise und der Datenaufbereitung. Sie werden bei der Datenakquise automatisiert Webseiten abfragen und bei der Datenaufbereitung den Umgang mit lückenhaften und inkonsistenten tabellarischen Daten üben. Einen Kern dieses Kursteils nimmt die Visualisierung ein. Diagramme von unterschiedlich dimensionierten Daten werden Sie mit Python automatisiert erstellen. Darauf aufbauend werden Sie Regressionsmodelle und Korrelationen mit wenigen Python-Funktionen berechnen. Ein Einblick in Techniken des maschinellen Lernens schließt diesen Kursteil ab.
Teil 3: Schreiben größerer Programme
Im dritten Teil des Kurses lernen Sie professionelle Entwicklungstools für Python kennen. Sie werden ein wachsendes Programm in die Strukturelemente Funktionen, Klassen und Module einteilen. Um die Fehlersuche in einem komplexen Programm zu vereinfachen, kommt ein Debugger zum Einsatz. Zur Validierung des Programms werden Sie eine einfache Testumgebung selbst schreiben. Mittels Versionskontrolle werden sowohl der Programmcode und die dazugehörige Dokumentation gesichert. Der Kurs schließt mit einer Betrachtung der Möglichkeiten, fertige Programme zitierbar zu publizieren. close
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Regular appointments
Fri, 2018-04-27 09:00 - 12:30
Erste Schritte in Python
Fri, 2018-05-04 09:00 - 12:30
Erste Schritte in Python
Fri, 2018-05-11 09:00 - 12:30
Erste Schritte in Python
Fri, 2018-05-18 09:00 - 12:30
Erste Schritte in Python
Fri, 2018-05-25 09:00 - 12:30
Erste Schritte in Python
Fri, 2018-06-01 09:00 - 12:30
Datenanalyse
Fri, 2018-06-08 09:00 - 12:30
Datenanalyse
Fri, 2018-06-15 09:00 - 12:30
Datenanalyse
Fri, 2018-06-22 09:00 - 12:30
Datenanalyse