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 virtuelle 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

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Es ist zwar nicht notwendig, dass Sie bereits Erfahrung haben, aber es ist hilfreich. So haben es beispielsweise Personen mit MATLAB-Kenntnissen in der Vergangenheit leichter gehabt, den Kurs zu absolvieren als absolute Anfänger. Solange Sie jedoch zusätzliche Zeit einplanen, wird dieser Kurs Sie von 0 auf ein Niveau bringen, auf dem Sie sich sicher im Umgang mit Ihren wissenschaftlichen Daten fühlen.

Die Vorlesungsvideos dauern etwa 1 Stunde pro Modul, aber die Teilnehmer sehen sie sich normalerweise zweimal an. Für die Übungen sollten Sie 2 bis 4 Stunden zusätzlich einplanen. Wenn Sie die Blended-Learning-Option gebucht haben, sind es weitere 2 Stunden pro Modul.

Das entspricht insgesamt 5 bis 8 Stunden pro Modul.

Ja. In den Tutorien besprechen wir zunächst die Vorlesung und die Lösung der Übungsaufgaben. Danach bleibt fast immer Zeit, um Themen zu diskutieren, die über den Inhalt des Moduls hinausgehen. Hier sprechen wir oft über die eigenen Programmierprojekte der Teilnehmer.

Wenn Sie aktiv an den Tutorials teilnehmen und Lösungen zu den Übungen präsentieren, erhalten Sie am Ende des Kurses ein Zertifikat.

Wenn Sie sich für das Selbststudium mit dem On-Demand-Kurs entscheiden und dennoch ein Zertifikat erhalten möchten, können Sie ein persönliches Zoom-Gespräch vereinbaren, um Ihr Verständnis der Konzepte zu testen. Wenn Sie den Test bestehen, erhalten Sie das Zertifikat. Sprechen Sie uns an, wenn Sie interessiert sind.

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
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 HZB
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

Ab 2023 sind die Spezialisierungskurse Good Programming Practice in Python und Advanced Plotting in Python in Python for Scientists und Python for Biologists integriert.

Module / Course

Programming projects with AI

Syntax, PEP8, Keyboard Shortcuts, Numpy

Advanced Numpy, File IO, Pandas, AI

Advanced Matplotlib & Interactive Plots

GIT, String Formatting, Video Creation, Code structure

Interpolation, Fitting, Filtering, Data analysis

File Creation, Generators, Parallelization, Sympy

Biopython: DNA sequencing & visualization, BLAST

Scikit Image: Image analysis & processing

✔ bedeutet, dass die Themen sowohl in der Vorlesung als auch in den Tutorien behandelt werden
^ bedeutet, dass die Teilnehmer Zugang zu den Vorlesungsunterlagen haben, wir aber 1 oder 2 Themen auswählen, die wir in den Tutorien diskutieren

On-Demand Kurse

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Kommende Live-Kurse

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Kontakt

Sind Sie interessiert oder haben Sie Fragen zum Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure? Sie können sich jederzeit melden!

contact@Training-Scientists.de

+49 156 78448154

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