Course Schedule
Veranstaltungen von Dr. Katrin Seddig
Lehrveranstaltungen
DATAx: Datenanalyse mit Python (36) (Übung)
Dozent/in: Katrin Seddig
Termin:
wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 14.102 b Seminarraum
Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.
DATAx: Datenanalyse mit Python (37) (Übung)
Dozent/in: Katrin Seddig
Termin:
wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 14.102 b Seminarraum
Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.