Data Science

Lehrinhalte

  • verschiedene GUI für Python kennenlernen
  • Datenformate für strukturierte und nicht-strukturierte Daten, z.B. Data Frames, unterscheiden und auf reale Problemstellungen übertragen können
  • Daten importieren
  • Daten bereinigen
  • Daten visualisieren
  • verschiedene Libraries kennen und einsetzen können, wie z.B. Numpy, Sympy

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung

Art der Veranstaltung

Pflichtfach

Empfohlene Fachliteratur

  • Practical Data Science with Python: Learn tools and techniques from hands-on examples to extract insights from data, Packt Publishing (30. September 2021)
  • Data Science from Scratch: First Principles with Python, O'Reilly Media; 2nd edition (16. Mai 2019)

Lern- und Lehrmethode

Integrierte LVA: Vortrag und Übungsbeispiele

Prüfungsmethode

1 schriftlicher Test und schriftliche Prüfung.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Grundlagen der Textverarbeitung und Tabellenkalkulation

Schnellinfos

Studiengang

Bank- und Finanzwirtschaft (Bachelor)

Akademischer Grad

Bachelor

ECTS Credits

3.00

Unterrichtssprache

Englisch

Studienplan

Berufsbegleitend

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2023

Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird

3 WS

Incoming

Nein

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage,

  • Grundlagen von Data Science zu erläutern,
  • nach ihren Vorstellungen als Bindeglied zwischen Finanz- und IT-Experten mitzugestalten,
  • einfache Ein- und Ausgaben in der Software Python zu bewerkstelligen,
  • an gegebenen Daten mathematische Manipulationen mittels Python durchführen zu können
  • die gewünschten Endergebnisse grafisch anzeigen zu lassen und hervorheben zu können.

Kennzahl der Lehrveranstaltung

0229-19-01-BB-DE-19