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Update 27.03.2020:

Am 26. Mai gibt es nun eine kompakte Online-Version der Konferenz. Auch dort werden wir mit einem Vortrag vertreten sein.

Warum Python?

Python gilt als langsam und schlecht geeignet für speicherintensive Aufgaben. Genauer betrachtet ist Python eine interpretierte Sprache und dynamisch typisiert, wodurch sie möglicherweise langsamer ist als einige andere Sprachen. Auch wird in Python üblicherweise nur ein Thread ausgeführt, für die parallele Ausführung von Threads oder Prozessen in Python ist dann jedoch einiges Wissen erforderlich.

Aber warum ist Python dann eine der beliebtesten Programmiersprachen? Warum setzen Unternehmen wie Google, Dropbox, Netflix und Bloomberg auf Python? Warum solltet Ihr ausgerechnet diese Sprache lernen wollen?

Python konzentriert sich auf die Lesbarkeit des Codes, ist einfach zu lernen und zu schreiben. Zusammen mit Jupyter Notebooks wurde sie daher schnell zum De-facto-Arbeitsumfeld für Datenwissenschaftler*innen. Folgen wir The State of the Octoverse, dann sehen wir hier das Wachstum von Python, zugehöriger Tools und Frameworks aus einer schnell wachsenden Community von Data-Scientists, deren Arbeit sich mit Python deutlich vereinfacht. Unter den beliebtesten Code-Quellen befinden sich die Python-Bibliotheken NumPy, SciPy, Scikit-Learn und TensorFlow. Diese stellen wir in unserem Kurs Datenverarbeitung mit NumPy vor. Auch die Anzahl von Forschungssoftware auf Basis von Python nimmt deutlich zu. Wie Ihr solche Forschungssoftware erstellen und publizieren könnt, zeigen wir Euch dann in unserem Kurs vom 1.–5. März.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr einfache Programme in der Programmiersprache Python selbst erstellen und ausführen.

Zielgruppe

Die Teilnehmer*innen benötigen keine Programmiererfahrung; vorausgesetzt werden lediglich allgemeine Computerkenntnisse.

Kursbeschreibung

Die Grundlagen der Programmierung werden systematisch anhand von Python erläutert, u.a.:

• Turing-Vollständigkeit
  • Erste Schritte in Python
  • Variablen, Integers und Floats
  • Arithmetische Operatoren
  • Textausgabe
  • Listen
  • Dateien lesen und schreiben
• Programmstruktur
  • In Python eingebaute Funktionen
  • Eigene Funktionen schreiben und parametrisieren
  • Stringverarbeitung
  • Parsen, reguläre Ausdrücke und Unicode
  • Web-Recherche
• Komplexe Datenstrukturen
  • Dictionaries, Tupel, Hashes, OrderedDict
  • Datenstrukturen und -modellierung
  • Module
• Schreiben größerer Programme
  • Module und Pakete
  • Der __main__-Block
  • Kommandozeilenparameter
  • Introspektion
• Entwicklungswerkzeuge
  • Versionskontrolle
  • automatische Tests
  • Editoren
  • virtualenv
  • pylint

Preis

2.240,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs können Sie tabellarische Daten mit Python automatisiert aufbereiten, zusammenfassen und Diagramme erstellen.

Zielgruppe

Analysten, Wissenschaftler und Ingenieure, die größere Datenmengen effizienter handhaben möchten.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich. Programmiererfahrung in einer anderen Sprache (wie z.B. R, MATLAB, Mathematica, Java, C oder C++) werden jedoch erwartet. Insbesondere sollten die Teilnehmer*innen mit allgemeinen Programmierkonzepten wie Variablen, Schleifen und Funktionen vertraut sein.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliothek pandas bietet ein praktisches Alltagswerkzeug zur Analyse tabellarischer Daten. Dieser Kurs verbessert Ihren Werkzeugsatz für die Arbeit mit Datensätzen von wenigen hundert bis einigen Millionen Einträgen in Python. Der Kurs behandelt an praktischen Beispielen sowohl die erkundende Datenanalyse, das Ermitteln von Kennzahlen und das Erstellen anschaulicher Grafiken. Durch die Integration mit interaktiven Analyseumgebungen wie IPython und Jupyter lassen sich viele Fragestellungen schnell umsetzen.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Haben Sie eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktieren Sie uns oder rufen Sie uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs können Sie Jupyter-Notebooks nicht nur für für schnelles Prototyping und explorative Analysen nutzen, der gesamte Forschungsprozess wird auch schneller und zuverlässiger. Zudem erhalten Sie einen Überblick über zusätzliche Komponenten, die die ursprünglichen Grenzen von Jupyter Notebooks erweitern und neue Verwendungsmöglichkeiten ermöglichen.

Zielgruppe

Analysten, Wissenschaftler und Ingenieure, die eine Forschungsinfrastruktur auf Basis von Jupyter Notebooks aufsetzen und effizient nutzen möchten.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich. Programmiererfahrung in einer anderen Sprache (wie z.B. R, MATLAB, Mathematica, Java, C oder C++) werden jedoch erwartet. Insbesondere sollten die Teilnehmer*innen mit allgemeinen Programmierkonzepten wie Variablen, Schleifen und Funktionen vertraut sein.

Kursbeschreibung

Jupyter Notebooks erfreuen sich bei Datenwissenschaftlern wachsender Beliebtheit und sind zum De-facto-Standard für schnelles Prototyping und explorative Analysen geworden. Der Kurs basiert auf praktischen Beispielen, wie das Arbeiten mit Jupyter Notebooks den gesamten Forschungsprozess beschleunigen kann und zuverlässiger macht.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Haben Sie eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktieren Sie uns oder rufen Sie uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr eigene Programme zur Datenverarbeitung mit NumPy schreiben und optimieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Berechnungen mit numerischen Daten durchführen möchten.

Die Teilnehmer*innen benötigen Grundkenntnisse in Python.

NumPy ist die beliebteste Python-Bibliothek zur Verarbeitung numerischer Daten. Sie kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Geschwindigkeit einer reinen C-Implementierung. Mit NumPy lassen sich Berechnungen mit großen Datenreihen und Matrizen in wenigen Zeilen Code implementieren. NumPy eignet sich daher hervorragend zur Laufzeitoptimierung von Python-Programmen. Der Kurs gibt eine anschauliche Einführung in die wesentlichen Features von NumPy mit vielen praktischen Beispielen. Als logische Fortsetzung der Grundfunktionalität werden die Möglichkeiten des Pakets Scipy vorgestellt, das zahlreiche mathematische Verfahren zur Anwendung auf NumPy-Datenstrukturen enthält.

Agenda

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr tabellarische Daten mit Python automatisiert aufbereiten, zusammenfassen und Diagramme erstellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die größere Datenmengen effizienter handhaben möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliothek pandas bietet ein praktisches Alltagswerkzeug zur Analyse tabellarischer Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz für die Arbeit mit Datensätzen von wenigen hundert bis einigen Millionen Einträgen in Python. Der Kurs behandelt an praktischen Beispielen sowohl die erkundende Datenanalyse, das Ermitteln von Kennzahlen und das Erstellen anschaulicher Grafiken. Durch die Integration mit interaktiven Analyseumgebungen wie IPython und Jupyter lassen sich viele Fragestellungen schnell umsetzen.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten von Websites und vieler verschiedener Formate und Typen lesen und in Speicherformate wie Pandas DataFrames, Numpy-Arrays oder Python-Listen überführen. Anschließend könnt Ihr die Daten in passenden Dateiformaten oder Datenbanken speichern und anderen zur Verfügung stellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten effizienter erheben und bereitstellen wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliotheken Requests, BeautifulSoup und Intake bieten Euch einfache Möglichkeiten zum Lesen und Schreiben von Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz zur effektiven Verwaltung von Daten. Der Kurs behandelt dies anhand von praktischen Beispielen und gibt einen Überblick über verschiedenste Datenbanken und deren passenden Verwendungszweck.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten mit Python bereinigen und validieren.

Zielgruppe

Analyst*innen und Wissenschaftler*innen, die Daten deduplizieren und vergleichen wollen sowie fehlende Daten verwalten, Schema- und Typ-Überprüfungen durchführen möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt viele verschiedene Python-Bibliotheken, die Euch das Bereinigen und Validieren von Daten deutlich vereinfachen. Dieser Kurs zeigt Euch an praktischen Beispielen, wie Ihr diese Bibliotheken einsetzen könnt, um Probleme in Euren Daten zu erkennen und zu verbessern.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten visualisieren und interaktiv zugänglich machen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten schön und effizient visualisieren wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt sehr viele verschiedene Python-Bibliotheken zur Visualisierung von Daten. Dieser Kurs gibt Euch einen Überblick über die verschiedenen Bibliotheken und zeigt anhand von praktischen Beispielen, wie sich die Bibliotheken nutzen lassen.

Preis

2.750,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr nachvollziehbare Forschungsergebnisse erstellen sowie effizient gemeinsam Quellcode schreiben und Daten transformieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten und Code nachvollziehbar und versioniert verwalten wollen sowie konkurrierendes Schreiben bei der Zusammenarbeit mit anderen vermeiden wollen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit der Kommandozeile ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

»Nicht reproduzierbare Einzelereignisse sind für die Wissenschaft ohne Bedeutung« schrieb Karl Popper 1935 in Logik der Forschung. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Neu ist, dass die Forschungsdaten und Forschungssoftware hierfür sinnvoll verwaltet werden müssen. Hierzu dürft Ihr Euch nicht stillschweigend auf bestimmte Ressourcen und Entwicklungsumgebungen verlassen. Auch Veränderungen in euren Daten und Eurer Software sollten nachvollziehbar bleiben. Schließlich erleichtert Euch dies auch die Zusammenarbeit im Team.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Python-Forschungssoftware erstellen und publizieren, mit der Eure Forschungsergebnisse nachvollziehbar werden und die Euch die effizient Zusammenarbeit mit anderen erlaubt.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Forschungssoftware erstellen wollen, deren Daten und Code nachvollziehbar und versioniert sind mit dem Ziel wissenschaftlicher Anerkennung und Reputation. Zudem wird konkurrierendes Schreiben bei der Zusammenarbeit mit anderen vermeiden.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir zeigen Euch, wie Ihr Forschungsdaten und Forschungssoftware sinnvoll verwalten könnt und Veränderungen in Euren Daten und Eurer Software nachvollziehbar bleiben. Zudem erstellen wir ein Python-Distribution-Package mit Dokumentation, Testing und Logging, stellen Binary Extensions vor und unterscheiden dabei zwischen Accelerator- und Wrapper-Modulen. Wir beraten Euch auch bei der Auswahl einer passenden Lizenz und zeigen Euch schließlich, wie Ihr Forschungssoftware zitierfähig machen könnt.

Preis

2.750,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr mit Python Forschungssoftware erstellen, die in die wissenschaftlichen Anerkennungs- und Reputationssysteme eingebettet werden kann.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Forschungssoftware erstellen und damit wissenschaftliche Anerkennung und Reputation erhalten wollen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir werden ein Python-Distribution-Package erstellen mit Dokumentation, Testing und Logging. Außerdem werden wir Binary Extensions vorstellen und dabei zwischen Accelerator- und Wrapper-Modulen unterscheiden. Schließlich werden wir Euch zeigen, wie Ihr eine passende Lizenz auswählen und Eure Software zitierfähig machen könnt.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr aus Jupyter Notebooks Dashboards generieren und interaktive Plots in Web-Apps anzeigen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Ihre Forschungsergebnisse auf einer Website präsentieren möchten.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir werden verschiedene Bibliotheken vorstellen, mit denen sich aus Jupyter Notebooks Dashboards erstellen lassen. Außerdem werden wir an einem Beispiel Bokeh-Plots in das Webframework Flask einbinden.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Warum Python?

Python gilt als langsam und schlecht geeignet für speicherintensive Aufgaben. Genauer betrachtet ist Python eine interpretierte Sprache und dynamisch typisiert, wodurch sie möglicherweise langsamer ist als einige andere Sprachen. Auch wird in Python üblicherweise nur ein Thread ausgeführt, für die parallele Ausführung von Threads oder Prozessen in Python ist dann jedoch einiges Wissen erforderlich.

Aber warum ist Python dann eine der beliebtesten Programmiersprachen? Warum setzen Unternehmen wie Google, Dropbox, Netflix und Bloomberg auf Python? Warum solltet Ihr ausgerechnet diese Sprache lernen wollen?

Python konzentriert sich auf die Lesbarkeit des Codes, ist einfach zu lernen und zu schreiben. Zusammen mit Jupyter Notebooks wurde sie daher schnell zum De-facto-Arbeitsumfeld für Datenwissenschaftler*innen. Folgen wir The State of the Octoverse, dann sehen wir hier das Wachstum von Python, zugehöriger Tools und Frameworks aus einer schnell wachsenden Community von Data-Scientists, deren Arbeit sich mit Python deutlich vereinfacht. Unter den beliebtesten Code-Quellen befinden sich die Python-Bibliotheken NumPy, SciPy, Scikit-Learn und TensorFlow. Diese stellen wir in unserem Kurs Datenverarbeitung mit NumPy vor. Auch die Anzahl von Forschungssoftware auf Basis von Python nimmt deutlich zu. Wie Ihr solche Forschungssoftware erstellen und publizieren könnt, zeigen wir Euch dann in unserem Kurs vom 6.–10. März.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr einfache Programme in der Programmiersprache Python selbst erstellen und ausführen.

Zielgruppe

Die Teilnehmer*innen benötigen keine Programmiererfahrung; vorausgesetzt werden lediglich allgemeine Computerkenntnisse.

Kursbeschreibung

Die Grundlagen der Programmierung werden systematisch anhand von Python erläutert, u.a.:

• Turing-Vollständigkeit
  • Erste Schritte in Python
  • Variablen, Integers und Floats
  • Arithmetische Operatoren
  • Textausgabe
  • Listen
  • Dateien lesen und schreiben
• Programmstruktur
  • In Python eingebaute Funktionen
  • Eigene Funktionen schreiben und parametrisieren
  • Stringverarbeitung
  • Parsen, reguläre Ausdrücke und Unicode
  • Web-Recherche
• Komplexe Datenstrukturen
  • Dictionaries, Tupel, Hashes, OrderedDict
  • Datenstrukturen und -modellierung
  • Module
• Schreiben größerer Programme
  • Module und Pakete
  • Der __main__-Block
  • Kommandozeilenparameter
  • Introspektion
• Entwicklungswerkzeuge
  • Versionskontrolle
  • automatische Tests
  • Editoren
  • virtualenv
  • pylint

Preis

2.240,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr eigene Programme zur Datenverarbeitung mit NumPy schreiben und optimieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Berechnungen mit numerischen Daten durchführen möchten.

Die Teilnehmer*innen benötigen Grundkenntnisse in Python.

NumPy ist die beliebteste Python-Bibliothek zur Verarbeitung numerischer Daten. Sie kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Geschwindigkeit einer reinen C-Implementierung. Mit NumPy lassen sich Berechnungen mit großen Datenreihen und Matrizen in wenigen Zeilen Code implementieren. NumPy eignet sich daher hervorragend zur Laufzeitoptimierung von Python-Programmen. Der Kurs gibt eine anschauliche Einführung in die wesentlichen Features von NumPy mit vielen praktischen Beispielen. Als logische Fortsetzung der Grundfunktionalität werden die Möglichkeiten des Pakets Scipy vorgestellt, das zahlreiche mathematische Verfahren zur Anwendung auf NumPy-Datenstrukturen enthält.

Agenda

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr tabellarische Daten mit Python automatisiert aufbereiten, zusammenfassen und Diagramme erstellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die größere Datenmengen effizienter handhaben möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliothek pandas bietet ein praktisches Alltagswerkzeug zur Analyse tabellarischer Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz für die Arbeit mit Datensätzen von wenigen hundert bis einigen Millionen Einträgen in Python. Der Kurs behandelt an praktischen Beispielen sowohl die erkundende Datenanalyse, das Ermitteln von Kennzahlen und das Erstellen anschaulicher Grafiken. Durch die Integration mit interaktiven Analyseumgebungen wie IPython und Jupyter lassen sich viele Fragestellungen schnell umsetzen.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten von Websites und vieler verschiedener Formate und Typen lesen und in Speicherformate wie Pandas DataFrames, Numpy-Arrays oder Python-Listen zu überführen. Anschließend könnt Ihr die Daten in passenden Dateiformaten oder Datenbanken speichern und anderen zur Verfügung stellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten effizienter erheben und bereitstellen wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliotheken Requests, BeautifulSoup und Intake bieten Euch einfache Möglichkeiten zum Lesen und Schreiben von Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz zur effektiven Verwaltung von Daten. Der Kurs behandelt dies anhand von praktischen Beispielen und gibt einen Überblick über verschiedenste Datenbanken und deren passenden Verwendungszweck.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten mit Python bereinigen und validieren.

Zielgruppe

Analyst*innen und Wissenschaftler*innen, die Daten deduplizieren und vergleichen wollen sowie fehlende Daten verwalten, Schema- und Typ-Überprüfungen durchführen möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt viele verschiedene Python-Bibliotheken, die Euch das Bereinigen und Validieren von Daten deutlich vereinfachen. Dieser Kurs zeigt Euch an praktischen Beispielen, wie Ihr diese Bibliotheken einsetzen könnt, um Probleme in Euren Daten zu erkennen und zu verbessern.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten visualisieren und interaktiv zugänglich machen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten schön und effizient visualisieren wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt sehr viele verschiedene Python-Bibliotheken zur Visualisierung von Daten. Dieser Kurs gibt Euch einen Überblick über die verschiedenen Bibliotheken und zeigt anhand von praktischen Beispielen, wie sich die Bibliotheken nutzen lassen.

Preis

2.750,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr nachvollziehbare Forschungsergebnisse erstellen sowie effizient gemeinsam Quellcode schreiben und Daten transformieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten und Code nachvollziehbar und versioniert verwalten wollen sowie konkurrierendes Schreiben bei der Zusammenarbeit mit anderen vermeiden wollen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit der Kommandozeile ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

»Nicht reproduzierbare Einzelereignisse sind für die Wissenschaft ohne Bedeutung« schrieb Karl Popper 1935 in Logik der Forschung. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Neu ist, dass die Forschungsdaten und Forschungssoftware hierfür sinnvoll verwaltet werden müssen. Hierzu dürft Ihr Euch nicht stillschweigend auf bestimmte Ressourcen und Entwicklungsumgebungen verlassen. Auch Veränderungen in euren Daten und Eurer Software sollten nachvollziehbar bleiben. Schließlich erleichtert Euch dies auch die Zusammenarbeit im Team.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

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Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Python-Forschungssoftware erstellen und publizieren, mit der Eure Forschungsergebnisse nachvollziehbar werden und die Euch die effizient Zusammenarbeit mit anderen erlaubt.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Forschungssoftware erstellen wollen, deren Daten und Code nachvollziehbar und versioniert sind mit dem Ziel wissenschaftlicher Anerkennung und Reputation. Zudem wird konkurrierendes Schreiben bei der Zusammenarbeit mit anderen vermeiden.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir zeigen Euch, wie Ihr Forschungsdaten und Forschungssoftware sinnvoll verwalten könnt und Veränderungen in Euren Daten und Eurer Software nachvollziehbar bleiben. Zudem erstellen wir ein Python-Distribution-Package mit Dokumentation, Testing und Logging, stellen Binary Extensions vor und unterscheiden dabei zwischen Accelerator- und Wrapper-Modulen. Wir beraten Euch auch bei der Auswahl einer passenden Lizenz und zeigen Euch schließlich, wie Ihr Forschungssoftware zitierfähig machen könnt.

Preis

2.750,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr mit Python Forschungssoftware erstellen, die in die wissenschaftlichen Anerkennungs- und Reputationssysteme eingebettet werden kann.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Forschungssoftware erstellen und damit wissenschaftliche Anerkennung und Reputation erhalten wollen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir werden ein Python-Distribution-Package erstellen mit Dokumentation, Testing und Logging. Außerdem werden wir Binary Extensions vorstellen und dabei zwischen Accelerator- und Wrapper-Modulen unterscheiden. Schließlich werden wir Euch zeigen, wie Ihr eine passende Lizenz auswählen und Eure Software zitierfähig machen könnt.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr aus Jupyter Notebooks Dashboards generieren und interaktive Plots in Web-Apps anzeigen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Ihre Forschungsergebnisse auf einer Website präsentieren möchten.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

Wir werden verschiedene Bibliotheken vorstellen, mit denen sich aus Jupyter Notebooks Dashboards erstellen lassen. Außerdem werden wir an einem Beispiel Bokeh-Plots in das Webframework Flask einbinden.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Warum Python?

Python gilt als langsam und schlecht geeignet für speicherintensive Aufgaben. Genauer betrachtet ist Python eine interpretierte Sprache und dynamisch typisiert, wodurch sie möglicherweise langsamer ist als einige andere Sprachen. Auch wird in Python üblicherweise nur ein Thread ausgeführt, für die parallele Ausführung von Threads oder Prozessen in Python ist dann jedoch einiges Wissen erforderlich.

Aber warum ist Python dann eine der beliebtesten Programmiersprachen? Warum setzen Unternehmen wie Google, Dropbox, Netflix und Bloomberg auf Python? Warum solltet Ihr ausgerechnet diese Sprache lernen wollen?

Python konzentriert sich auf die Lesbarkeit des Codes, ist einfach zu lernen und zu schreiben. Zusammen mit Jupyter Notebooks wurde sie daher schnell zum De-facto-Arbeitsumfeld für Datenwissenschaftler*innen. Folgen wir The State of the Octoverse, dann sehen wir hier das Wachstum von Python, zugehöriger Tools und Frameworks aus einer schnell wachsenden Community von Data-Scientists, deren Arbeit sich mit Python deutlich vereinfacht. Unter den beliebtesten Code-Quellen befinden sich die Python-Bibliotheken NumPy, SciPy, Scikit-Learn und TensorFlow. Diese stellen wir in unserem Kurs Datenverarbeitung mit NumPy vor. Auch die Anzahl von Forschungssoftware auf Basis von Python nimmt deutlich zu. Wie Ihr solche Forschungssoftware erstellen und publizieren könnt, zeigen wir Euch dann in unserem Kurs vom 6.–10. März.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr einfache Programme in der Programmiersprache Python selbst erstellen und ausführen.

Zielgruppe

Die Teilnehmer*innen benötigen keine Programmiererfahrung; vorausgesetzt werden lediglich allgemeine Computerkenntnisse.

Kursbeschreibung

Die Grundlagen der Programmierung werden systematisch anhand von Python erläutert, u.a.:

• Turing-Vollständigkeit
  • Erste Schritte in Python
  • Variablen, Integers und Floats
  • Arithmetische Operatoren
  • Textausgabe
  • Listen
  • Dateien lesen und schreiben
• Programmstruktur
  • In Python eingebaute Funktionen
  • Eigene Funktionen schreiben und parametrisieren
  • Stringverarbeitung
  • Parsen, reguläre Ausdrücke und Unicode
  • Web-Recherche
• Komplexe Datenstrukturen
  • Dictionaries, Tupel, Hashes, OrderedDict
  • Datenstrukturen und -modellierung
  • Module
• Schreiben größerer Programme
  • Module und Pakete
  • Der __main__-Block
  • Kommandozeilenparameter
  • Introspektion
• Entwicklungswerkzeuge
  • Versionskontrolle
  • automatische Tests
  • Editoren
  • virtualenv
  • pylint

Preis

2.240,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr eigene Programme zur Datenverarbeitung mit NumPy schreiben und optimieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Berechnungen mit numerischen Daten durchführen möchten.

Die Teilnehmer*innen benötigen Grundkenntnisse in Python.

NumPy ist die beliebteste Python-Bibliothek zur Verarbeitung numerischer Daten. Sie kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Geschwindigkeit einer reinen C-Implementierung. Mit NumPy lassen sich Berechnungen mit großen Datenreihen und Matrizen in wenigen Zeilen Code implementieren. NumPy eignet sich daher hervorragend zur Laufzeitoptimierung von Python-Programmen. Der Kurs gibt eine anschauliche Einführung in die wesentlichen Features von NumPy mit vielen praktischen Beispielen. Als logische Fortsetzung der Grundfunktionalität werden die Möglichkeiten des Pakets Scipy vorgestellt, das zahlreiche mathematische Verfahren zur Anwendung auf NumPy-Datenstrukturen enthält.

Agenda

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr tabellarische Daten mit Python automatisiert aufbereiten, zusammenfassen und Diagramme erstellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die größere Datenmengen effizienter handhaben möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliothek pandas bietet ein praktisches Alltagswerkzeug zur Analyse tabellarischer Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz für die Arbeit mit Datensätzen von wenigen hundert bis einigen Millionen Einträgen in Python. Der Kurs behandelt an praktischen Beispielen sowohl die erkundende Datenanalyse, das Ermitteln von Kennzahlen und das Erstellen anschaulicher Grafiken. Durch die Integration mit interaktiven Analyseumgebungen wie IPython und Jupyter lassen sich viele Fragestellungen schnell umsetzen.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten von Websites und vieler verschiedener Formate und Typen lesen und in Speicherformate wie Pandas DataFrames, Numpy-Arrays oder Python-Listen überführen. Anschließend könnt Ihr die Daten in passenden Dateiformaten oder Datenbanken speichern und anderen zur Verfügung stellen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten effizienter erheben und bereitstellen wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Die Python-Bibliotheken Requests, BeautifulSoup und Intake bieten Euch einfache Möglichkeiten zum Lesen und Schreiben von Daten. Dieser Kurs verbessert Euren Werkzeugsatz zur effektiven Verwaltung von Daten. Der Kurs behandelt dies anhand von praktischen Beispielen und gibt einen Überblick über verschiedenste Datenbanken und deren passenden Verwendungszweck.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten mit Python bereinigen und validieren.

Zielgruppe

Analyst*innen und Wissenschaftler*innen, die Daten deduplizieren und vergleichen wollen sowie fehlende Daten verwalten, Schema- und Typ-Überprüfungen durchführen möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt viele verschiedene Python-Bibliotheken, die Euch das Bereinigen und Validieren von Daten deutlich vereinfachen. Dieser Kurs zeigt Euch an praktischen Beispielen, wie Ihr diese Bibliotheken einsetzen könnt, um Probleme in Euren Daten zu erkennen und zu verbessern.

Preis

1.220,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr Daten visualisieren und interaktiv zugänglich machen.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten schön und effizient visualisieren wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python.

Kursbeschreibung

Es gibt sehr viele verschiedene Python-Bibliotheken zur Visualisierung von Daten. Dieser Kurs gibt Euch einen Überblick über die verschiedenen Bibliotheken und zeigt anhand von praktischen Beispielen, wie sich die Bibliotheken nutzen lassen.

Preis

2.750,00 € (zzgl. Mwst.)

Buchen

Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082

Ergebnis

Nach diesem Kurs könnt Ihr nachvollziehbare Forschungsergebnisse erstellen sowie effizient gemeinsam Quellcode schreiben und Daten transformieren.

Zielgruppe

Analyst*innen, Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen, die Daten und Code nachvollziehbar und versioniert verwalten wollen sowie konkurrierendes Schreiben bei der Zusammenarbeit mit anderen vermeiden wollen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit der Kommandozeile ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Kursbeschreibung

»Nicht reproduzierbare Einzelereignisse sind für die Wissenschaft ohne Bedeutung« schrieb Karl Popper 1935 in Logik der Forschung. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Neu ist, dass die Forschungsdaten und Forschungssoftware hierfür sinnvoll verwaltet werden müssen. Hierzu dürft Ihr Euch nicht stillschweigend auf bestimmte Ressourcen und Entwicklungsumgebungen verlassen. Auch Veränderungen in euren Daten und Eurer Software sollten nachvollziehbar bleiben. Schließlich erleichtert Euch dies auch die Zusammenarbeit im Team.

Preis

1.730,00 € (zzgl. Mwst.)

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Habt Ihr eine Frage, die hier nicht beantwortet wird? Kontaktiert uns oder ruft uns an: Tel: +49 30 22430082.