Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python - Details

Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung + Übung: Data Analysis mit Python
Semester WS 2024/25
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
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

Räume und Zeiten

online

Modulzuordnungen

Anmelderegeln

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