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Digital Supply Chain Management Blog

Was lerne ich im Studium: Python für Da­ten­ana­ly­se

Leitidee des Moduls

Studierende lernen in diesem Modul die Grundlagen des Programmierens mit Python und erwerben die Kompetenzen, mit Jupyter Notebook und relevanten Libraries wie Matplotlib, Pandas und NumPy zu arbeiten um Daten zu bearbeiten und zu analysieren, Berechnungen durchzuführen und Daten zu visualisieren.
Die vermittelten Kompetenzen sind nicht nur im beruflichen Kontext gefragt und vielseitig nutzbar, das Modul stellt ebenfalls die Grundlage für weiterführende Wahlpflichtmodule des Lernpfads Supply Chain Analytics dar.

Lernziele des Moduls

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage,

  • verschiedene Programmier-Paradigmen, zugehörige Programmiersprachen und ihre Anwendungsschwerpunkte zu erinnern,
  • grundlegende Programmierkonzepte (Funktionen, Kontrollstrukturen wie z.B. Sequenzen, Verzweigungen, Wiederholungen, Auswahl) zu verstehen und bei der Entwicklung von Algorithmen in Python einzusetzen,
  • Jupyter Notebook zu verwenden
  • Daten mit Python Libraries zu bearbeiten sowie Berechnungen und Analysen durchzuführen
  • Daten mit Python Libraries zu visualisieren

Inhalte des Moduls

  • Installation Entwicklungsumgebung, PIP
  • Datentypen, Variablen, Kontrollstrukturen
  • Datenausgabe auf der Konsole
  • Funktionen und Funktionsparameter
  • Dateihandling CSV und JSON
  • Errorhandling und Exceptions
  • Numpy und mathematische Operationen
  • Matplotlib und Datenvisualisierung
  • Scipy, Interpolation, numerische Optimierung

Art: Wahlpflichtmodul im Lernpfad Supply Chain Analytics (Sie absolvieren dieses Modul als Teil des Lernpfads oder kombinieren es mit Modulen aus anderen Lernpfaden - ganz wie es für Ihre persönliche Karriereplanung passt)


Umfang: 4 ECTS Punkte

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