Python für Wissenschaftler und Ingenieure

Zusammenfassung

Wissenschaftler brauchen Programmierkenntnisse in Python, um ihre Daten zu analysieren, haben aber während ihres Bachelor- und Masterstudiums kaum eine Programmierausbildung erhalten. Daher verfolgt der Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure zwei unterschiedliche Ziele und lehrt sie:

wissenschaftliche Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu visualisieren, um publikationsreife Diagramme zu erstellen
gute Programmierpraxis, Versionskontrolle mit GIT und virtuellen Umgebungen

Zielgruppen

Der Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure kann als eigenständiger Kurs belegt werden oder mit Spezialisierungskursen gekoppelt werden, die diesen Kurs als Grundlage verwenden.

Dieser Kurs dient Anfängern als Einführung in die wissenschaftliche Programmierung und deckt eine breite Palette von Themen ab. Für erfahrene Programmierer wird der Schwerpunkt auf eine gute Programmierpraxis gelegt, die – wie die Erfahrung zeigt – notwendig ist.

Struktur des Kurses

Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten und besteht derzeit aus 6 Modulen. Er kann als On-Demand-Kurs oder als Blended-Learning-Kurs belegt werden. Die On-Demand-Module enthalten jeweils

einen 60-90-minütigen Videovortrag, den sich die Teilnehmer ansehen können, wann es ihnen passt
Übungen, in denen die Teilnehmer das Gelernte anwenden können

Die Blended-Learning-Module enthalten jeweils zusätzlich ein Live-Zoom-Tutorial zur Beantwortung von Fragen (90-120min).

Insgesamt sollten die Teilnehmer zwischen 20 und 35 Stunden einplanen.

Inhalt

Einführung, Anaconda, Jupyter, Syntax, PEP8, Erste Beispiele
Datenanalyse, Big Data, Numpy, Pandas
Interpolation, Anpassung, Filterung, Datenanalyse Beispiel
Matplotlib, Visualisierung, fortgeschrittenes Plotten, String-Formatierung
GIT, Dateierstellung, Generatoren, Dask-Parallelisierung
Videoerstellung, symbolische Berechnungen, virtuelle Umgebungen, komplexe Anpassungen

Siehe Vorschau

Was die Teilnehmer sagen

"Der Kurs von Maurice ist eine großartige Einführung, die auf die wichtigsten Aspekte von Python für Wissenschaftler wie Datenanalyse und Visualisierung abzielt. Seine Vorlesungen und Übungen sind sehr motivierend und man kann sofort mit dem Schreiben relevanter Programme beginnen. Seine Kurse sind unterhaltsam und informativ, man kann jede Frage stellen und bekommt immer eine nützliche Antwort. Ich kann es nur empfehlen!".

Prof. Dr. Bella Lake

"Maurice hat uns eine Menge mächtiger Werkzeuge in Python gezeigt, die in der wissenschaftlichen Forschung angewendet werden können. Ich habe bereits damit begonnen, das in diesem Kurs Gelernte zu nutzen, um mit meinen experimentellen Daten umzugehen. Thank you Maurice!"

Dr. Zi Yang

"Als absoluter Anfänger in Python wurde ich auf ein Niveau gebracht, auf dem ich mich sicher fühle, meine Daten mit Python zu analysieren."

Stree Vithya Arumugam

"Mir hat der breite Überblick über verschiedene Themen des wissenschaftlichen Arbeitens mit Python gefallen"

Ph.D Student

"Ich habe meine ersten Schritte im Programmieren mit Python gemacht. Die Beispiele und vor allem das Nachschlagen von häufig genutztem Code zum Laden von Daten, Plotten und Analysieren machten den Kurs zu einem praxisnahen Kurs. Der Kurs ist gut strukturiert und die Live-Tutorials sind sehr hilfreich. Ich kann ihn nur empfehlen."

Dr. Stephanie Lemke

Überblick über die Kurse

Modul/Kurs	Python für Wissenschaftler	Python für Biologen	Python-Grundlagen (3/4 Module)	Gute Programmierpraxis	Fortgeschrittenes Plotten	HPC	Bildanalyse
Gute Programmierpraxis, Notebook-Struktur, Erweiterungen, Shortcuts		+++	in einem Kurs mit 4 Modulen	+++
Einführung, Installation, Syntax, PEP8, Erste Beispiele	+++	+++	+++
Datenanalyse, Big Data, Numpy, Pandas	+++	+++	+++
Interpolation, Fitting, Filtern, Daten Analyse Beispiel	+++
Visualisierung, fortgeschrittenes Plotten, Matplotlib, String-Formatierung	+++	+++	+++
Interaktive Diagramme, Widgets, 3D-Visualisierungen, LaTeX-Integration					+++
GIT, Dateierstellung, Generatoren, Dask Parallelisierung	+++	nur GIT
Videoerstellung, Symbolisches Rechnen, Virtuelle Umgebungen, Komplexe Anpassungen	+++	ohne Fitting
Biopython, HTSeq, Pysam		+++
Leistungsoptimierung und Analyse für Single- und Multi-Core-Anwendungen						+++
Bildanalyse und -verarbeitung, Scikit Image							+++

On-Demand Kurse

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Kommende Live-Kurse

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Kontakt

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