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Kursübersicht – Details

Fachkurs: 22IF-H01 Data Analysis Concepts with Python (English)

Voraussetzungen: Basic knowledge of programming, statistics and Python. Bring your own laptop
Teilnehmerinnen: 12
Credit Point (ECTS): 1 (Benotung möglich)
Leistung für CP: Data analysis task performed on a given data set, in format of a documented Jupyter notebook within the GitLab project of the workshop and presented in a virtual session to the other workshop participants.

 

The basic workflow of data analysis encloses the potential pre-processing, suitable storage, beneficial visualization and

statistical analysis of complex data. The goal of this workshop aims 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 and a successive set-up of the common data scientific Python stack, organised in multiple virtual Python environments.

To provide a convenient workflow throughout the workshop, the basics of object-oriented programming are refreshed.

The workshop introduces the guiding principles of data science in general and data analytics in particular via hands-on examples covering:

  - efficient strategies for the computation with and the organisation of large data sets

  - introduction to explorative, descriptive and inferential data analysis

  - discussion of statistical principles guiding data analysis concepts

  - application of state-of-the-art Python packages on prominent data sets

  - visualization techniques of complex data

  - usage of an agile working environment via GitLab projects

Remark: The Workshop provides the basic knowledge expected for the Workshop "Machine Learning - Advance Data Analysis Concepts with Python"(IF22-H21).

Kategorie

  • Halbwochenkurs (Di - Do)

Datum

02.–04.08.2022

Ort

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Freiburg

ReferentIn

Dr. rer. nat. Nadine Berner

studierte an der Universität Würzburg Physik. An der Universität Potsdam promovierte sie in Theoretischer Physik und entwickelte probabilistische Methoden zur Analyse von Trendwenden in komplexen Klimasignalen. Danach forschte sie sechs Jahre als Research Data Scientist bei der gemeinnützigen Gesellschaft für Anlagen- und Reaktorsicherheit (GRS gGmbH), in der Abteilung Sicherheitsanalysen, am Forschungszentrum Garching bei München. Mittlerweile arbeitet sie als Data Scientist mit dem Fokus auf Map und Dynamical Analytics am Forschungs- und Innovationszentrum (FIZ) der BMW Group in München.

Ihr Forschungsinteresse umfasst die komplexe Zeitreihenanalyse, sowie die Unsicherheitsanalyse komplexer dynamischer Systeme unter Einfluss nicht-linearer Zustandsänderungen, basierend u.a. auf Ansätzen der Bayes Statistik, Netzwerktheorie und Maschinellen Lernalgorithmen

Sprache

English

Preis für Berufstätige

€ 240,00

Preis für Teilzeitkräfte bis 50%

€ 120,00

Ermäßigter Preis / Reduced price

€ 40,00

Preis für Berufstätige 20% Rabatt / Price for professionals (20% discount)

€ 192,00

Genaue Kurszeiten:

Di 02.08.
10.00 - 11.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30


Mi 03.08.
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30


Do 04.08.
09.00 - 10.30

Mögliche Zahlungsarten

  • Zurzeit ist Zahlung nur per Rechnung möglich. / Payment possible only by invoice

Zielgruppen

  • Arbeitssuchende
  • Berufstätige
  • Schülerinnen - Kursstufe
  • Studentinnen

Veranstalter

Netzwerk F.I.T (if)

Freie Plätze

10

Anmeldung / Registration

anmelden / enroll


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