5522E22

SoSe 22: Objektorientierte Programmierung - Lehrveranstaltung 2.2 (Präsenz-Modul)

Joachim Krois

Information for students

Modul E
(5 LP) Objektorientierte Programmierung

Diese Lehrveranstaltung wird im Sommerrsemester 2022 in Präsenz durchgeführt.

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.

Vom 01.04.2022 bis zum 18.04.2022 können Sie sich hier für das Modul anmelden:

https://abz.zedat.fu-berlin.de

Weitere Informationen zur Anmeldung finden Sie hier: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module

Bitte beachten Sie auch unsere FAQ close

Comments

Modul E - Lehrveranstaltung 2

Hinweis: Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Inhalte des Moduls

Datenanalyse mit Python

Python ist eine einfach zu erlernende Programmiersprache, die sich für viele wissenschaftliche Anwendungen hervorragend eignet. In diesem Kurs erlernen Sie die Grundlagen von Python. Das Schreiben einfacher Programme, die nützliche Aufgaben übernehmen können, ist dabei die erste Aufgabe. Sie werden lernen, Python als Datenanalysen und -visualisierungstool zu nutzen, um komplexe Aufgabenstellungen zu meistern. Die zusammenfassende Darstellung von Datenanalysen werden Sie visuell ansprechend erstellen lernen. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Programmierung mit Python I

In den ersten Kurswochen lernen Sie die grundlegende Befehlssyntax von Python kennen. Die eingebauten Datenstrukturen werden dabei 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 und anderen open-source Hilfsbibliotheken anwenden, um die eigenen Programme sinnvoll zu erweitern.

Programmierung mit Python II

Aufbauend auf den Grundlagen aus den ersten Kurswochen kommen in den darauffolgenden 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 unterschiedlicher Art werden Sie mit Python automatisiert erstellen. Darauf aufbauend werden Sie die Anwendung verschiedener uni-, bi- und multivariater statistischer Verfahren sowie die Erstellung von Interfenz- und Prädiktionsmodellen erlernen. Techniken des maschinellen Lernens bilden hierbei einen Schwerpunkt.

Programmierung mit Python III

Im dritten Teil des Kurses lernen Sie professionelle Entwicklungstools für Python kennen. Sie werden zunehmend Funktionen, Klassen und Module selbst entwickeln. Sie werden lernen große Datenmengen („big data“) effizient zu analysieren und zu visualisieren. Sie werden Methoden erlernen, die es Ihnen ermöglichen, Inhalte von Webseiten systematisch zu extrahieren und diese programmatisch zu analysieren. Die Erstellung einer Testumgebung und die Sicherung von Code mittels Versionskontrolle soll Ihnen helfen, besseren und robusteren Code zu entwickeln. close