Python-Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen mit Python

Kursinhalte Python-Datenanalyse:

Grundlagen bzw. Vertiefung Python

• Datentypen und –strukturen
• Kontrollstrukturen
• Klassen, Funktionen und Module
• Ein- und Ausgabe
• iPython
• Entwicklungsumgebungen

Numpy

• Numpy-Array – die grundlegende Datenstruktur
• Python Bibliothek Pandas
• Operationen auf Numpy-Arrays
• Indexierung, Sortierung, Suche, Zählen
• Datei Ein- und Ausgabe
• Allgemeine mathematische Funktionen (Arithmetik, Trigonometrie)

SciPy

• Integral
• Lösung von Optimierungsproblemen
• Interpolationsfunktionen
• Digitale Signalverarbeitung:
• Lineare Algebra
• Statistik
• Multidimensionale Bildverarbeitung

Matplotlib

• 2D- und 3D- Plots
• Basistypen: Line-, Scatter-, Step-, und Barplot

Einige Anmerkungen zu Python und Python Bibliotheken:
Pandas ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die Hilfsmittel für die Verwaltung von Daten und deren Analyse anbietet. Insbesondere enthält sie Datenstrukturen und Operatoren für den Zugriff auf numerische Tabellen und Zeitreihen. pandas ist Freie Software.
SciPy ist eine python-basierte Open-Source-Softwareumgebung, die hauptsächlich von Wissenschaftlern, Analysten und Ingenieuren für wissenschaftliches Rechnen, Visualisierung und damit zusammenhängende Tätigkeiten benutzt wird.
Die SciPy-Umgebung enthält als Numerik-Basisbibliothek das Paket NumPy, welches Python um effiziente Datentypen für große, multidimensionale Vektoren und Matrizen ergänzt. Darüber hinaus umfasst SciPy die erwähnte SciPy-Bibliothek mit Algorithmen zur numerischen Integration und numerischen Optimierung sowie eine wachsende Menge von zusätzlichen Bibliotheken für verschiedene Problemstellungen im Bereich des computerunterstützten numerischen Rechnens, z. B. IPython, Matplotlib, pandas und SymPy.

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09:00-16:00 Uhr

Durchführung in deutscher oder englischer Sparache