Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python - Details

General information

Course name	Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python
Semester	SS 2023
Current number of participants	40
Home institute	Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Courses type	Vorlesung + Übung in category Teaching
Pre-requisites	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.
Learning organisation	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.
Performance record	„Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Veranstaltung findet online statt / hat Remote-Bestandteile	Yes
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.
Miscellanea	Die Anzahl der Plätze zur Veranstaltung ist beschränkt. Nähere Informationen zu den Bewerbungsmodalitäten sowie Bewerbungsfristen finden sich auf der Website des Lehrstuhls.
ECTS points	5

Lecturers

• Jonathan Pfahler
• Linus Lach
• Sara Garber

Rooms and times

online

Fields of study

• Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Module assignments

• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Modulgruppe G: Major (B.Sc. BWL) (PO 2015) - Major Finance & Information > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen PO 21, 5. Version (SS 2023) > Modulgruppe M: Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F1: General Management & Economics für DFM outgoing students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F2: General Management & Economics für DFM incoming students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F2: General Management & Economics für DFM incoming students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Global Business Management Bachelorstudiengang Global Business Management (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Fortgeschrittene Methoden (PO 2015) (Modulgruppe G) > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen, 16. Version (SS 2023) > Modulgruppe H: Finance, Operations & Information Management > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Informatikorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 3. Version (SS 2023) > Modulgruppe H: Spezialisierung - Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 3. Version (SS 2023) > Modulgruppe M: Freier Wahlbereich - wirtschaftsorientiert > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe G2: Major Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 4. Version (SS 2023) > Modulgruppe F1: General Management & Economics für DFM outgoing students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 16. Version (SS 2023) > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Ergänzende Kompetenzen > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen PO 21, 5. Version (SS 2023) > Modulgruppe I: Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 3. Version (SS 2023) > Modulgruppe N: Freier Wahlbereich - informatikorientiert > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python

Admission settings

The course is part of admission "Anmeldung gesperrt (global)".

The following rules apply for the admission:

• Admission locked.