Universität Wien

040021 UK Python/SAS (2018S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 07.03. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 14.03. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 19.03. 16:45 - 20:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 02.05. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 23.05. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 06.06. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 13.06. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 20.06. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen und praktische Beispiele für die Aufbereitung und Analyse von Daten mit SAS und Python werden anhand von Hands-On Übungen durchgearbeitet. Dazu werden konzeptionelle und statistische Überlegungen für die Datenaufbereitung vermittelt.

Die Teilnehmer/Innen arbeiten auf Ihren PCs/Laptops anhand von bereitgestellten Beispieldaten und Programmen. Jeder Teilnehmer ist dafür verantwortlich VOR (!) der ersten Lehrveranstaltungseinheit die SAS University Edition bzw. Python auf seinem Laptop installiert und die Beispieldaten geladen zu haben!

Die Lehrveranstaltung ist in zwei Teile geteilt: In den ersten 4 Einheiten (7. März bis 2. Mai) wird mit SAS gearbeitet (Lektor: Gerhard Svolba). In den nächsten 4 Einheiten wird mit Python gearbeitet (Lektor: Johannes.Happenhofer).

Im zweiten Teil der Lehrveranstaltung werden die Grundlagen der Programmiersprache Python vorgestellt. Für statistische/numerische Analysen hilfreiche Python-Pakete (NumPy, SciPy, pandas und andere) werden vorgestellt sowie anhand einfacher Datenbeispiele erprobt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Ausarbeiten von Programmierbeispielen (wird in der LV detailliert besprochen) mit Hilfe von Sample-Codes, Internet Recherche, Online Hilfe

In jedem der beiden Teile (SAS und Python) können jeweils 100 Punkte erreicht werden. Für einen positiven Abschluss müssen in BEIDEN Teilen mindestens 50 Punkte erreicht werden. Aus der Summe der jeweils erreichten Punkte wird dann eine Gesamtnote ermittelt.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

VOR der ersten Einheit am 7. März!!!

Download und Installation der SAS University Edition https://www.sas.com/de_at/software/university-edition.html
Download der Programme und Demodaten aus Moodle und Einrichten eines Shared Folders. (detaillierte Infos dazu folgen noch auf Moodle).

Prüfungsstoff

Wird in der LV detailliert besprochen (Ausarbeiten von Beispielen)

Literatur

SAS-Links: http://www.sascommunity.org/wiki/Austria_--_SAS_Club#News_und_Links

Download-Seiten für die Programme aus den Büchern:

Applying Data Science: http://www.sascommunity.org/wiki/DOWNLOAD_SECTION:_Applying_Data_Science_-_Business_Case_Studies_Using_SAS
Data Quality for Analytics: http://www.sascommunity.org/wiki/Data_Quality_for_Analytics_--_Download_Page
Data Preparation for Analytics: http://www.sascommunity.org/wiki/Data_Preparation_for_Analytics

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28