Anwendungsorientierte Einführung in Python

Datenauswertung und - visualisierung (Data Science)

Zielgruppe
Ingenieure, Techniker, Entwickler und Konstrukteure

Thema
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.
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.

Seminarinhalte

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

Dozierender
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.

Seminardauer
ca. 3 Tage