192.103 Grundkonzepte der Datenanalyse und Visualisierung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWELLectureTube

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • LectureTube Lehrveranstaltung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

  • die zentralen Begriffe im Bereich Data Science einordnen und erklären.

  • die verschiedenen Arbeitsschritte in der Datenanalyse beschreiben.

  • ausgewählte Methoden der Datenanalyse erklären und in einer Python-Umgebung anwenden.

  • mit Programmbilbiotheken in Python zu arbeiten.

  • zentrale Aspekte für die akkurate Visualisierung von Daten benennen.

  • verschiedene Arten von Plots verstehen, erklären und in konkreten Anwendung gegeneinander abwiegen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Wir behandelt folgenden Aspekte der Datenanalyse und Visualisierung anhand von ausgewählten Methoden.

  • Begriffe im Bereich Datenanalyse & Visualisierung

  • Die verschiedenen Arbeitsschritte des Datenanalyse Prozesses

  • Datenaufbereitung

  • Exploring Data

  • Supervised Learning

  • Unsupervised Learning

  • Visualisierung von Daten

Methoden

Der Kurs besteht aus einem Vorlesungsteil und einem UE-Teil in dem Studierende selbstständig Aufgaben bearbeiten.
Insbesondere beinhaltet der Übungsteil das selbständige Anwenden von in der Vorlesung vorgestellten Methoden mittels Python.

 

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Vorbesprechung: Di 05.10.2021 18:15 Uhr (18:00 c.t.) im EI 8 Pötzl HS (wird aufgezeichnet und am nächsten Tag im tuwel Kurs verfügbar sein)

WS2022: Die LVA wird in Präsenz abgehalten aber ohne Anwesenheitspflicht (vom Test abgesehen). Die Vorlesungen werden aufgezeichnet und gemeinsam mit den Folien im tuwel Kurs bereitgestellt. Sollte ein Präsenzbetrieb (zeitweise) nicht möglich sein werden wir die Vorlesung über Zoom abhalten und aufzeichnen.

Kontakt: dav@list.tuwien.ac.at

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.18:00 - 20:0004.10.2022 - 24.01.2023EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.18:00 - 20:0020.12.2022 ZOOM (siehe tuwel) (LIVE)Vorlesung/Vorbesprechung
Grundkonzepte der Datenanalyse und Visualisierung - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.04.10.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.11.10.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.18.10.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.25.10.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.08.11.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.22.11.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.29.11.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.06.12.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.13.12.202218:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.20.12.202218:00 - 20:00 ZOOM (siehe tuwel)Vorlesung/Vorbesprechung
Di.10.01.202318:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.17.01.202318:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung
Di.24.01.202318:00 - 20:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung/Vorbesprechung

Leistungsnachweis

Die Beurteilung erfolgt auf Basis der kontinuierlich in der LVA erbrachter Leistungen und eines Tests am Semesterende:

  • Anzahl und Bewertung der gelösten Übungsaufgaben
  • Bewertung des abschließenden Tests.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
19.09.2022 00:00 21.10.2022 23:59 21.10.2022 23:59

Anmeldemodalitäten

Die LVA kann ausschließlich von Studierenden des Erweiterungsstudiums "Digitale Kompetenzen" (Kennzahl: 045 006) besucht werden. Anmeldungen mit einer anderen Kennzahl müssen leider abgelehnt werden.

Bitte beachten Sie außerdem, dass Sie sich nur anmelden können, falls Sie die STEOP in Ihrem Studium sowie die LVA "Grundlagen der Programmierung und Algorithmik" positiv abgeschlossen haben.

Zulassungsbedingung

Die bzw. der Studierende muss zumindest 1 Lehrveranstaltung(en) aus folgender LVA Liste positiv absolviert haben:

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
045 006 Digitale Kompetenzen PflichtfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse in Python wie Sie im Rahmen der LVA "Grundlagen der Programmierung und Algorithmik" vermittelt werden.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Sprache

Deutsch