Universität Wien

270240 PR Data Science Introduction in Python (2022W)

3.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 27 - Chemie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

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

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine

- VO: Mittwochs ab 05.10.2022 bis zum 25.01.2023 um 10:15 Uhr im SEM 4
- PR: Dienstags ab 11.10.2022 bis zum 31.01.2023 um 10:15 Uhr im SEM 4


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In der Veranstaltung werden die Studierenden in die Programmierung anhand der Programmiersprache Python sowie in grundlegende analytische und statistische Verfahren und Algorithmen eingeführt. Themen der Programmierung werden sein: Darstellung von Informationen, primitive Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Klassenkonzept, Vererbung. Weiterführende Datenstukturen werden eingeführt wie Listen, Schlangen, Mengen, Assoziative Arrays (Dictionanries) und Graphen. Themen wie Clustering, Klassifikation, Regression oder statistische Auswertungen werden im zweiten Teil der der LV besprochen. Methoden wie k-Means, kNN, decision trees, PCA, EM-Algorithmus, T-Test oder Benjamini-Hochberg Korrekturen werden durchgenommen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Im praktischen Teil der Veranstaltung werden den Studierenden Praktikumsaufgaben vorgelegt, die sie während vor Ort zu bearbeiten haben. Die Lösungen und Implementierungen werden anschließend vom Praktikumsleiter überprüft. Der Praktikumsleiter wird bei der Überprüfung auch Fragen zur Implementierung stellen. Plagiate, Täuschungsversuche sowie Abschreiben von anderen Teilnehmenden werden nicht tolleriert und grundsätzlich mit 0 Punkten benotet. Die Studierenden müssen zum erfolgreichen Bestehen der Veranstaltung min. 50% der Punkte aus allen Praktikumsaufgaben erlangen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

50% der erreichbaren Punkte in den Prüfungsaufgaben

Prüfungsstoff

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

CH-SAS-07, AN-1, AN-2, BC-1

Letzte Änderung: Fr 30.09.2022 16:09