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Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python
Semester SS 2022
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 32
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Montag, 25.04.2022 08:15 - 09:45
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.
Leistungsnachweis „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.“
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
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

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe
Montag: 08:15 - 09:45, wöchentlich
Freitag: 08:15 - 09:45, wöchentlich
Freitag: 10:15 - 11:45, wöchentlich
Montag, 25.04.2022 08:15 - 09:45

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist gesperrt.