Python für die Datenanalyse in den Sozialwissenschaften

Python für die Datenanalyse in den Sozialwissenschaften#

Dies ist die Website zum ersten Teil der mehrteiligen Schulung zu Python für die Datenanalyse in den Sozialwissenschaften - durchgeführt von Come2Data zusammen mit den Pilotprojekten Sozialwissenschaften an der TU Chemnitz und TU Dresden. Dieser Teil der Schulung behandelt die Grundlagen der Programmiersprache Python und die Handhabung entsprechender Werkzeuge.

Auf dieser Seite werden alle Schulungsmaterialien sowie zusätzliche Informationen zur Verfügung gestellt. Die Schulung ist Teil des in Come2Data registrierten Lehrproblem LP24 (Sharepoint-Link).

Die Schulungsmaterialien zu den anderen Teilen finden sich hier:

Des Weiteren ist der Python-Selbstlernkurs von DataCarpentry zu empfehlen, welcher ähnliche und weiterführende Inhalte abdeckt. Dieser wird ebenfalls unter einer CC-BY 4.0 Lizenz bereitgestellt.

Diese Seite wird regelmäßig aktualisiert

Allgemeine Informationen#

  • Datum: 26.11.2024

  • Ort: TU Chemnitz - Gebäude C34, Raum c34.u10 - Thüringer Weg 9, 09126 Chemnitz

  • Zielgruppe: Forschende in den Sozialwissenschaften und andere Interessierte. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Trainer#

Programm#

* 10:00 - 10:10 Begrüßung und Ablauf
* 10:10 - 10:50 Einführung zur Nutzung von Python und Virtuellen Umgebungen mit conda
* 10:50 - 11:00 Konzepte und Begriffe zu Programmiersprachen
* 11:00 - 11:05 Pause
* 11:05 - 11:35 Einführung zu Jupyter Notebooks
* 11:35 - 12:30 Python Datentypen und deren Nutzung
* 12:30 - 13:30 Mittagspause
* 13:30 - 13:50 Python Datentypen und deren Nutzung
* 13:50 - 14:30 Kontrollstrukturen in Python
* 14:30 - 15:00 Definition von Funktionen
* 15:00 - 15:15 Pause
* 15:15 - 15:45 Handhabung von Paketmanagern - conda und pip
* 15:45 - 16:00 Offene Fragen, Terminfindung und Abschied

Wir bedanken uns für die finanzielle Unterstützung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Stärkung der Datenkompetenzen des wissenschaftlichen Nachwuchses“ (Projektkennziffer: 16DKZ2044) sowie im Rahmen des Programms „Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence“ (Projektkennziffer: ScaDS.AI). Diese Maßnahme wird mitfinanziert durch Steuermittel auf der Grundlage des vom Sächsischen Landtag beschlossenen Haushalts.