Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python
Semester	WS 2024/25
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	17
Heimat-Einrichtung	Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp	Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin	Freitag, 29.11.2024 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. Für die Teilnahme an der Veranstaltung ist eine vorherige Bewerbung notwendig! Fristen und Bewerbungsformular sind auf der Lehrstuhlwebsite verfügbar. Die zugelassenen Teilnehmenden werden dann vom Lehrstuhl in den Digicampus-Kurs aufgenommen.
ECTS-Punkte	5

Lehrende

• Sara Garber
• Linus Lach

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe

Freitag: 10:00 - 11:30, wöchentlich

Studienbereiche

• Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
• Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Bachelor WiWi

Modulzuordnungen

• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F1: General Management & Economics für DFM outgoing students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 6. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe H: Spezialisierung - Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 6. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe N: Freier Wahlbereich - informatikorientiert > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Ergänzende Kompetenzen > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe G: Major (B.Sc. BWL) (PO 2015) - Major Finance & Information > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 6. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe M: Freier Wahlbereich - wirtschaftsorientiert > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen PO 21, 8. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe I: Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F1: General Management & Economics für DFM outgoing students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen PO 21, 8. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe M: Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F2: General Management & Economics für DFM incoming students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F2: General Management & Economics für DFM incoming students > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen, 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe H: Finance, Operations & Information Management > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Volkswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe F: General Management & Economics > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Betriebswirtschaftslehre Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (PO 2021), 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe G2: Major Finance, Accounting, Controlling & Taxation > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Global Business Management Bachelorstudiengang Global Business Management (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Fortgeschrittene Methoden (PO 2015) (Modulgruppe G) > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python
• Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Informatikorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > WIW-0375 - Data Analysis mit Python > Data Analysis mit Python

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".

Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:

• Die Anmeldung ist gesperrt.