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

Vollzeit

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2025

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-VZ-DE-19