Anwendungsorientierte Einführung in Python : Technische Hochschule Rosenheim

Datenauswertung und - visualisierung (Data Science)

Python ist eine der am weitest verbreitetsten und populärsten Programmiersprachen unserer Zeit. Gründe hierfür sind die einfache Erlernbarkeit, speziell auch fürNeueinsteiger und Nichtinformatiker, die Vielseitigkeit und trotzdem die extreme Spezialisierung auf aktuelle Themen wie z. B. Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und künstliche Intelligenz.

Für wen eignet sich das Seminar Anwendungsorientierte Einführung in Python?

Das Seminar richtet sich an Ingenieure, Techniker, Entwickler und Konstrukteure.

Inhalte des Seminars zur anwendungsorientierten Einführung in Python

Der Kurs führt im ersten Teil mit kompakter Theorie und vielen gemeinsam zu bearbeitenden praktischen Beispielen an Python heran.
Im zweiten Teil werden verschiedene Programmbausteine (Module/Bibliotheken) zur einfachen, schnellen und trotzdem prägnanten Visualisierung von Datensätzen vorgestellt. Anhand vieler Beispiele werden verschiedene Visualisierungsarten praktisch geübt.
Der dritte Teil befasst sich mit Modulen zur Datenverarbeitung und -auswertung. Hierbei werden Datensätze (auch sehr große Datensätze) eingelesen, verarbeitet, aufbereitet, ausgewertet und exportiert oder visualisiert. Auch hier wird zumeist gemeinsam an Musterdatensätzen gearbeitet und geübt.
Grundsätzlich ist der Kurs sehr praxislastig, der Fokus liegt ganz klar auf einen anwendungsorientierten Einstieg in die Programmierung und einer Einführung in DataScience. Der Kursteilnehmende wird danach in der Lage sein, selbstständig eigene Programme zu erstellen, Daten zu verarbeiten, auszuwerten und zu visualisieren. Zugleich lernen die Teilnehmer Aufgaben zu Automatisieren und damit allgemein effizienter und schneller zu Arbeiten.
Voraussetzungen für diesen Kurs sind ein Computer (PC oder Mac) und das kostenlose Softwarepaket Anaconda. Programmiervorkenntnisse sind keine erforderlich.

Teil 1: Grundlagen Python

Vorstellung Jupyter Notebook
Elementare Syntaxregeln
Module und Modulimport
Ein-/Ausgabe
Variablen und Operatoren
Listen & Co
Verzweigungen und Schleifen
Funktionen
Daten lesen und schreiben

Teil 2: Datenvisualisierung

Einführung in Matplotlib
Einführung in Plotly

Teil 3: Datenverarbeitung

Einführung in NumPy und SciPy
Einführung in Pandas

Dozent

Dr.-Ing. Christoph Höglauer hält seit Jahren Vorlesungen an Hochschulen zum Thema Strömungsmechanik, Thermodynamik, numerische Simulation und Programmierung. Hauptberuflich arbeitet er als Entwicklungsingenieur und bringt mit Spaß an der Thematik viel praktische Erfahrung in die Schulung mit ein.