pb379 - Data Science with Python (Vollständige Modulbeschreibung)
Modulbezeichnung | Data Science with Python |
Modulkürzel | pb379 |
Kreditpunkte | 6.0 KP |
Workload | 180 h |
Einrichtungsverzeichnis | Institut für Biologie und Umweltwissenschaften (IBU) |
Verwendbarkeit des Moduls |
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Zuständige Personen |
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Teilnahmevoraussetzungen | Stud.IP Registration |
Kompetenzziele | In-depth understanding of programming concepts in python Ability to write effective scripts for data analysis Application of machine learning for predictive modelling and efficient processing of big data Understanding of concepts of numerical mathematics, Application of python to computer simulation of physical problems |
Modulinhalte | Programming concepts in python; scientific modules numpy, scipy etc Machine learning: Regression, decision trees, random forests, neuronal networks Analysis of time series data and noise models Elements of numerical mathematics, numerical solution of differential equations |
Literaturempfehlungen | J.Grus, Data Science from Scratch – First principles with python. (O’Reilly) A.Geron, Hands on Machine Learning with scikit-learn and tensor flow (O’Reilly) A. Scopatz & K.D. Huff, Effective Computation in Physics – Field guide to research with Python (O’Reilly) |
Links | http://scipy-lectures.org/intro/index.html |
Unterrichtssprache | Englisch |
Dauer in Semestern | 1 Semester |
Angebotsrhythmus Modul | jährlich |
Aufnahmekapazität Modul | 30 |
Modulart | Ergänzung/Professionalisierung |
Modullevel | PB (Professionalisierungsbereich / Professionalization) |
Lehr-/Lernform | Lectures and supervised exercises |
Vorkenntnisse | Basic knowledge in mathematics (e.g., algebra, analysis) and physics |
Lehrveranstaltungsform | Kommentar | SWS | Angebotsrhythmus | Workload Präsenz |
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Vorlesung | 4 | WiSe | 56 | |
Übung | 3 | WiSe | 42 | |
Präsenzzeit Modul insgesamt | 98 h |
Prüfung | Prüfungszeiten | Prüfungsform |
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Gesamtmodul | Nach Ankündigung |
Fachpraktische Übungen (max. 12 Programmieraufgaben) |