Allgemeine Informationen
| Veranstaltungsname | Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python |
| Semester | SS 2024 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 34 |
| Heimat-Einrichtung | Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik |
| Veranstaltungstyp | Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre |
| Erster Termin | Freitag, 19.04.2024 10:00 - 11:30 |
| Voraussetzungen |
Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung und zur eigenständigen Einarbeitung in die Programmiersprache Python, sowie die Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Vorkenntnisse in Python werden nicht vorausgesetzt. |
| Lernorganisation | Die Veranstaltung findet digital und asynchron statt. Es werden wöchentlich Vorlesungsvideos und Übungsmaterialien zur Verfügung gestellt. Zu Beginn der Veranstaltung gibt es eine Sprechstunde, in der Fragen zur Installation geklärt werden können. |
| Veranstaltung findet online statt / hat Remote-Bestandteile | Ja |
| Hauptunterrichtssprache | deutsch |
| Literaturhinweise |
Cutler, J. & Dickenson, M. (2020). Computational Frameworks for Political and Social Research with Python (1st ed.). Springer. Dörn, S. (2020). Python lernen in abgeschlossenen Lerneinheiten. Programmieren für Einsteiger mit vielen Beispielen. Springer. Feiks, M. (2019). Empirische Sozialforschung mit Python. Springer. McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Ipython. O’Reilly Media. Unpingco, J. (2016). Python for Probability Statistics, and Machine Learning (1st ed.). Springer. Schwarz, J. S., Chapman, C. & Feit, E. M. D. (2020). Python for Marketing Research and Analytics. Springer. |
| Sonstiges | Die Anzahl der Plätze zur Veranstaltung ist beschränkt. Nähere Informationen zu den Bewerbungsmodalitäten sowie Bewerbungsfristen finden sich auf der Website des Lehrstuhls. |
| ECTS-Punkte | 5 |
