Python für die Datenanalyse in der Praxis

Auf dem Weg vom Experiment zur Interpretation werden die Daten in der Regel geordnet, umgerechnet und mit einem angemessenen Modell gefittet.  Das kann auf vielerlei Weise geschehen, wobei Python als Werkzeugkiste besonders gut geeignet ist.  Der Kurs richtet sich an Praktiker, die ihre Daten verstehen wollen und dabei vor kurzen, selbstgeschriebenen Programmen nicht zurückschrecken.  Gleichzeitig gibt der Kurs einen ersten Einblick in das Programmieren anhand einer einfachen und populären Sprache (Python).

Es werden zunächst die Elementarschritte der strukturierten Programmierung besprochen (Zuweisungen, arrays, Verzweigungen, Schleifen, Unterprogramme).  Zum Programmieren im Allgemeinen gäbe es noch viel mehr zu sagen, aber das geschieht hier nicht.  Darüber hinaus wird anhand eines Beispiels ein Datensatz eingeladen, umgerechnet, graphisch dargestellt und abgespeichert.

Im nächsten Schritt – und dies ist das Lernziel des Kurses neben dem Programmieren in Python selbst – werden die Daten mit einem Modell gefittet.  Solche Modelle sind das Zentralfeuer der wissenschaftlichen Erkenntnis (eine Meinung). Idealerweise haben die Teilnehmenden nach 6 x 60 Minuten die Fähigkeit erlangt, eigene Modelle anhand experimenteller Daten auf ihre Aussage hin zu überprüfen.