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Kursübersicht 2019 – Details

Fachkurs: 19HFU - 23 - HW2 Data Analysis Concepts with Python

Zielgruppe: offen

Voraussetzungen: eigener Laptop

Anforderungen: Kurzer Informationsaustausch

Teilnehmerinnen: 12

Credit Point (ECTS): 1

Leistung für CP: Programming project of a data analysis problem using Python

 

The basic work flow of data analysis encloses the potential preprocessing, suitable storage, advanced analysis, and beneficial visualization of complex data. The goal of this workshop is to enable the participants to design and implement computational approaches to data analysis tasks in a sustainable pythonic manner.

 

In order to provide a common working ground, the workshop starts with a brief but profound introduction to the interpreter language Python, an on-spot installation and the organisation of multiple working environments for different python projects. In order to provide a convenient workflow throughout the workshop, the basics of object oriented programming are refreshed and demonstrated.

 

The main focus of the workshop lies on the concepts of data science and analysis via hands-on examples covering:

  - efficient strategies for computation with and storage of large data sets

  - introduction to data analysis methods and powerful open source libraries for data analysis

  - visualization techniques of complex data sets

  - fundamentals of uncertainty quantification and analysis

Kategorie

  • Halbwochenkurs (Do - Sa)

Datum

01.–03.08.2019

Ort

Hochschule Furtwangen - Campus Furtwangen
Furtwangen

ReferentIn

Dr. rer. nat. Nadine Berner, Gesellschaft für Anlagen- & Reaktorsicherheit (GRS) gGmbH, Garching bei München

studierte an der Universität Würzburg Physik. An der Universität Potsdam
promovierte sie im Fach Theoretische Physik und entwickelte dabei probabilistische Methoden zur Untersuchung komplexer Klimasignale. Seitdem arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin bei der gemeinnützigen Gesellschaft für Anlagen- und Reaktorsicherheit (GRS gGmbH) am Forschungszentrum Garching bei München.
Hauptsächlich beschäftigt sie sich dabei mit der probabilistischen
Modellierung und Analyse komplexer dynamischer Systeme um die Sicher-
heit von nuklearen Reaktoranlagen zu untersuchen.
Ihr übergreifendes  Forschungsinteresse besteht aus der Entwicklung von methodischen Ansätzen zur Unsicherheitsanalyse komplexer Systeme mittels Bayes'scher Statistik, Monte-Carlo-Simulationen, Netzwerk-Analysen und Maschinellem Lernen.

Sprache

English

Preis für Berufstätige

€ 240,00

Preis für Teilzeitkräfte bis 50%

€ 120,00

Ermäßigter Preis

€ 40,00

Genaue Kurszeiten:

Do 01.08.
16.00 - 17.30


Fr 02.08.
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30


Sa 03.08.
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
13.00 - 14.30

Mögliche Zahlungsarten

  • per Rechnung

Zielgruppen

  • Arbeitssuchende
  • Berufstätige
  • Studentinnen

Veranstalter

Netzwerk F.I.T (if)

Freie Plätze

ausgebucht

Anmeldung

Es sind leider keine Plätze mehr frei.


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