# Woche 1 - Einführung in Data Science

### Diese Woche werdet Ihr...

eine Einführung zu den folgenden Themen bekommen:

* Was ist Data Science? 
* R vs. Python vs. SPSS vs. ...
* Jupyter Notebooks

### Lernressourcen

{% file src="/files/LWnaeysVmxF54oEkeMgW" %}

* [Leitfaden zu Markdown](https://colab.research.google.com/notebooks/markdown_guide.ipynb)
* [Übersicht über Colaboratory](https://colab.research.google.com/notebooks/basic_features_overview.ipynb)
* Wenn Ihr Schüler:in, Student:in oder Lehrkraft seid, könnt Ihr Euch wie [hier](https://www.youtube.com/watch?v=Wan3wtjyQJs) beschrieben gratis für GitHub Co-Pilot registrieren, das Ihr dann ggf. in VSCode, das wir uns in der nächsten Woche anschauen, integrieren könnt. Die Bezahlversion kostet aktuell 10 US-Dollar pro Monat.

### Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

* [x] *Optional:* Euch wie [hier](https://docs.github.com/en/copilot/quickstart#signing-up-for-github-copilot-for-your-personal-account) beschrieben für GitHub Copilot anmelden und das 30-Tage-Probe-Abo nutzen, das gratis ist.\
  Wenn Ihr *Schüler:in, Student:in oder Lehrkraft* seid, könnt Ihr Euch wie [hier](https://www.youtube.com/watch?v=Wan3wtjyQJs) beschrieben gratis für GitHub Co-Pilot registrieren, das Ihr dann ggf. in VSCode, das wir uns in der nächsten Woche anschauen, integrieren könnt. Die Bezahlversion kostet aktuell 10 US-Dollar pro Monat.<br>
* [x] [dieses Video](https://www.youtube.com/watch?v=Ctqi5Y4X-jA\&list=PLTjRvDozrdlxj5wgH4qkvwSOdHLOCx10f\&index=11) zum Arbeiten mit Strings ansehen (16 Minuten).<br>
* [x] [diesen Video-Ausschnitt](https://www.youtube.com/watch?v=yE9v9rt6ziw\&list=PLTjRvDozrdlxj5wgH4qkvwSOdHLOCx10f\&index=3\&t=3073s) zum Arbeiten mit Zahlen ("Numbers" und "Working With Numbers") ansehen (5 Minuten).<br>
* [x] die ersten vier Kapitel [dieses Videos](https://www.youtube.com/watch?v=u-OmVr_fT4s\&list=PLTjRvDozrdlxj5wgH4qkvwSOdHLOCx10f\&index=8) zu Funktionen ansehen (12 Minuten).<br>
* [x] [dieses Video](https://www.youtube.com/watch?v=9OeznAkyQz4\&list=PLTjRvDozrdlxj5wgH4qkvwSOdHLOCx10f\&index=11) zum Arbeiten mit Listen in Python ansehen (18 Minuten).<br>
* [x] [dieses Video](https://youtu.be/zulGMYg0v6U) zur Einrichtung von VS Code speziell für Python und Data Science ansehen (22 Minuten).<br>
* [x] die folgenden Aufgaben bearbeiten (siehe auch Präsentation):

  * Importiere den Datensatz “wetter.csv”, den Du über folgenden Link herunterladen kannst:\
    <https://raw.githubusercontent.com/opencampus-sh/einfuehrung-in-data-science-und-ml/main/wetter.csv>
  * Berechne die Gesamtdurchschnittstemperatur.
  * Berechne die Durchschnittstemperatur für den Monat Juli.
  * Vergleiche, ob die Monate Juli und Mai sich in ihrer Durchschnittstemperatur signifikant unterscheiden.

  *Denkt daran, dass Ihr jederzeit Claude oder ChatGPT zur Unterstützung einsetzen könnt, gerade anhand vergleichsweise leichter Aufgaben kann man dabei gut lernen wie man Aufgabenstellungen lösen kann, die man vorher noch nie gemacht hat.*


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://opencampus.gitbook.io/opencampus-machine-learning-program/courses/archive/einfuehrung/woche-1.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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