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

11MB

241024_Einführung.pdf

pdf

• Leitfaden zu Markdown

• Übersicht über Colaboratory

• Wenn Ihr Schüler:in, Student:in oder Lehrkraft seid, könnt Ihr Euch wie hier 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...

• Optional: Euch wie hier 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 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.

• dieses Video zum Arbeiten mit Strings ansehen (16 Minuten).

• diesen Video-Ausschnitt zum Arbeiten mit Zahlen ("Numbers" und "Working With Numbers") ansehen (5 Minuten).

• die ersten vier Kapitel dieses Videos zu Funktionen ansehen (12 Minuten).

• dieses Video zum Arbeiten mit Listen in Python ansehen (18 Minuten).

• dieses Video zur Einrichtung von VS Code speziell für Python und Data Science ansehen (22 Minuten).

• 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.