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Python 3 Fortsetzung: Datenanalyse und fortgeschrittene Sprachkonzepte

Python ist – dank einer umfangreichen Standardbibliothek - eine für verschiedenste Zwecke (Webframeworks, Office-Automatisierung, u. v. m.) einsetzbare, leicht zu erlernende und dennoch mächtige Programmiersprache, die in den Ranglisten der gefragtesten Sprachen stets eine hohe Position einnimmt. Im Jahr 2018 von TIOBE zur
„Programmiersprache des Jahres“ gewählt, erfreut sich Python einer wachsenden Gemeinschaft. Auch in der Wissenschaftsgemeinde ist Python dank zahlreicher Pakete für numerische Analysen, Data Science, Visualisierung sowie Machine Learning stark vertreten. Python ist frei für alle gängigen Betriebssysteme verfügbar.


Voraussetzung: Grundlegende Python Kenntnisse, wie Sie etwa im Kurs „Python 3 Einführung“ vermittelt werden. Interesse an Datenanalyse und Datenpräsentation.

Ziel: Der Kurs ist thematisch in zwei Teile geteilt:
Im ersten Teil erhalten Sie eine Einführung in die Arbeit mit tabellarischen Daten. Der Schwerpunkt liegt auf den Bibliotheken numpy und pandas, welche erweiterte Funktionalität für Datenanalyse und Statistik sowie auch neue Objekttypen und Methoden für den Umgang mit Rohdaten (zwei bzw. dreidimensionalen Datenfeldern) – ähnlich der
Statistiksprache „R“ bereitstellen. Sie können einfache Auswertungen und Visualisierungen durchführen und wissen, wo welche Statistikprozedur zu finden ist. Im zweiten (etwas kürzeren) Teil werden weiterführende Konzepte von Python selbst (objektorientierte Programmierung, Details zu Exceptions, Generatorobjekte) präsentiert.

Zielgruppe: Programmierinteressierte mit Vorkenntnissen in Python.

Inhalte:
Die Objekte Series und DataFrame, Datenmanagment für Rohdaten,
• Pivottabellen
• Ergebnisvisualisierung mit seaborn (annähernd vergleichbar mit ggplot2 der Statistiksprache R) bzw.
matplotlib.
• Statistische Verfahren – wo finde ich welche Prozedur?
• Einführung in Objektorientierte Programmierung
• list comprehensions und set comprehensions, Generatoren
• Exceptions: Hierarchie der Exceptions, try-except Anweisungen
• Arbeiten mit notebook-Dokumenten
Termin Anmeldefristen Kursort freie Plätze
18.09.2019 09:00 - 17:00 19.09.2019 09:00 - 17:00 04.02.2019 - 04.09.2019 Class Room 2 (CLS2), Hof 7, Eingang 7.1, 1. Stock, Spitalgasse 2 ausgebucht Anmeldung
15.10.2019 09:00 - 16:00 16.10.2019 09:00 - 16:00 24.06.2019 - 01.10.2019 Class Room 2 (CLS2), Hof 7, Eingang 7.1, 1. Stock, Spitalgasse 2 4 Anmeldung
13.01.2020 09:00 - 16:00 14.01.2020 09:00 - 16:00 26.06.2019 - 30.12.2019 Class Room 1 (CLS1), Hof 7, Eingang 7.1, 1. Stock, Spitalgasse 2 11 Anmeldung
21.01.2020 09:00 - 16:00 22.01.2020 09:00 - 16:00 24.06.2019 - 07.01.2020 Class Room 2 (CLS2), Hof 7, Eingang 7.1, 1. Stock, Spitalgasse 2 7 Anmeldung


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