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Skriptsprachen erlauben die Entwicklung von Anwendungen bei denen nicht die Performance im Vordergrund steht, sondern die schnelle Umsetzung der Aufgabe sowie die einfache Erlernbarkeit der Programmiersprache. Python hat sich als bevorzugte Skriptsprache für wissenschaftliche Anwendungen etabliert.
Bei dieser Veranstaltung handelt es sich um eine Kombination aus Vorlesung und Übung. Es werden die Grundlagen der Programmierung mit Python gelehrt. Im Vordergrund steht dabei die Verarbeitung wissenschaftlicher Daten mit Python: Es wird gezeigt wie man Daten aus Datenbanken herunterlädt, einliest, verarbeitet, statistisch auswertet und visualisiert. Skriptsprachen ermöglichen eine interaktive Arbeitsweise: Während des Programmierens erhält der Entwickler stetig Rückmeldung über den Inhalt seiner Daten und die Zwischenergebnisse von Verarbeitungsschritten. Diese interaktive Arbeitsweise, die sich von der Programmierung mit Hochsprachen unterscheidet, soll ebenfalls Thema der Vorlesung sein und im Praktikum anhand von Übungsaufgaben erprobt werden.
Die konkreten Lernziele sind:
• Die Studierenden sollen am Beispiel der Skriptsprache Python den Umgang mit Skriptsprachen und deren Anwendung für Data Science lernen.
• Es soll der Umgang mit Bibliotheken (z.B. Jupyter, Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas), das Einlesen und Verarbeiten grundlegender Datenformate (z.B. XML, JSON, CSV) und die Interaktion mit anderen Kommandozeilenprogrammen erlernt werden.
• Im Vordergrund steht dabei auch das interaktive Arbeiten in einem Jupyter Notebook und das statistische Auswerten und Visualisieren von Daten.
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