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

Unterrichtssprache

Englisch

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

WS2027

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