6 0002 Einführung in das Computational Thinking und Data Science Fall 2016

Wie nutzen wir Computer, um die komplexen Daten um uns herum zu verstehen? Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien des rechnerischen Denkens und der Datenwissenschaft und zeigt Ihnen, wie Sie reale Herausforderungen in lösbare Programmieraufgaben übersetzen können. Durch das Lesen und Arbeiten mit den strukturierten Erklärungen entwickeln Sie die Fähigkeit, Python-Programme zu schreiben, die Datensätze analysieren, Simulationen ausführen und komplexe Systeme modellieren. Sie werden vom Schreiben von einfachem Code zum Entwerfen von Rechenlösungen übergehen, die dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien des rechnerischen Denkens, der Optimierungsmodelle und der Graphentheorie. - Wenden Sie Python an, um Datensätze mit modernen Codierungspraktiken wie Typhinweisen zu bereinigen, zu strukturieren und zu analysieren. - Erstellen Sie stochastische Modelle und führen Sie Monte-Carlo-Simulationen durch, um reale Ergebnisse vorherzusagen. - Interpretieren Sie Datenmuster anhand statistischer Konzepte, experimenteller Designs und grundlegenden maschinellen Lernens. - Lösen Sie Optimierungsprobleme mit gierigen Algorithmen und dynamischen Programmiertechniken. - Üben Sie das Schreiben sauberer, modularer Python-Skripte, um komplexe Datenanalysen zu automatisieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der computergestützten Modellierung und grundlegender Datenstrukturen und geht dann zu Simulationen, statistischen Analysen und experimentellem Design über. Sie erkunden praktische Techniken zur Lösung von Optimierungsproblemen und zur sauberen Organisation Ihrer Datenabläufe. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis der Python-Syntax haben und ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse und Problemlösung anwenden möchten. Es sind keine fortgeschrittenen Mathematikkenntnisse oder vorherige Datenwissenschaftserfahrung erforderlich. Entwickeln Sie Ihre rechnerische Denkweise und lernen Sie, reale Probleme mit Daten zu lösen.