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 hat der Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure zwei unterschiedliche Ziele und lehrt

  • wissenschaftliche Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu visualisieren, um publikationsreife Diagramme zu erstellen
  • gute Programmierpraxis, Versionskontrolle mit GIT und virtuellen Umgebungen
Neuigkeiten: Ab 2023 werden die ehemaligen Spezialisierungskurse “Good Programming Practice in Python” und “Advanced Plotting in Python” in den Kurs “Python for Scientists and Engineers” integriert und die Nutzung von KI-Tools wird ebenfalls behandelt.
 

Zielgruppen

Der Kurs ist geeignet für für Personen mit Vorkenntnissen in anderen Programmiersprachen und für Personen, die bereits Erfahrung mit Python haben und ihre Kenntnisse verbessern möchten. Viele der bisherigen Teilnehmer waren Autodidakten und schätzten die strukturierte Einführung in Python und die Vielfalt der in diesem Kurs behandelten Themen.

Der Kurs ist auch für absolute Anfänger in der Programmierung geeignet, allerdings sollten Anfänger zusätzliche Zeit zwischen den Tutorials einplanen, um die Grundlagen aus den zusätzlichen Ressourcen zu lernen.

Struktur des Kurses

Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten. 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).
Die Teilnehmer sollten 6 Stunden pro Modul oder insgesamt 42 Stunden einplanen.

Inhalt

Einrichtung

  1. Einführung, Jupyter, Virtuelle Umgebungen, Notebook-Erweiterungen, Python-Grundlagen

Grundlagen

  1. Syntax, PEP8, Tastaturkürzel, Einführung in Numpy und Matplotlib
  2. Fortgeschrittenes Numpy, Pandas, Dateieingabe und -ausgabe, ChatGPT
  3. Fortgeschrittene Matplotlib, Inset Plots, Contour Plots, Interaktive Plots

Fortgeschrittene Themen

  1. GIT, String-Formatierung, Videoerstellung, Notebook-Struktur
  2. Interpolation, Anpassung, Komplexe Anpassung, Filterung, Beispiel für Datenanalyse
  3. Erstellen von Dateien, Generatoren, Parallelisierung, Sympy, Integration von Plots in Overleaf

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!".

"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!"

"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."

Überblick über die Kurse

Modul/Kurs Python für Wissenschaftler Python für Biologen Python-Grundlagen
Einführung, Virtuelle Umgebungen, Jupyter, Notebook-Erweiterungen, Python-Grundlagen + + +
Syntax, PEP8, Tastaturkurzbefehle, Erste Beispiele in Numpy und Matplotlib + + +
Fortgeschrittenes Numpy, File IO, Pandas, ChatGPT + + +
Fortgeschrittene Matplotlib, Plot-Optionen, Inset Plots, Contour Plots, Interaktive Plots + + +
GIT, String-Formatierung, Videoerstellung, Notebook-Struktur + +
Interpolation, Anpassung, Komplexe Anpassung, Filterung, Beispiel für Datenanalyse + *
Erstellen von Dateien, Generatoren, Parallelisierung, Sympy, Integration von Plots in Overleaf + *
Biopython, DNA-Sequenzierung, BLAST, Visualisierung von DNA *
Bildanalyse und -verarbeitung, Scikit Image *
+ d.h. die Themen werden sowohl in der Vorlesung als auch in den Tutorien behandelt
* Das bedeutet, dass die Teilnehmer Zugang zu den Vorlesungsunterlagen haben, aber wir werden 1 oder 2 Themen auswählen, die wir in den Tutorien besprechen

On-Demand Kurse

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Kommende Live-Kurse

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Kontakt

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+49 156 78448154

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