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Programmierung für Data Science und KI

Einleitung

Einführung in Python
🔍 Python-Version installieren mit pyenv
Visual Studio Code

Grundlagen

🐍 Python: Hello World Beispiel
🧠 Variablen in Python
🗂️ Kontrollstrukturen – Entscheidungen im Code
🔁 Schleifen – Wiederholungen meistern
🧮 Einführung in math und random in Python
🧩 Listen - Mehrere Elemente verwalten
📝 Strings in Python – Zeichenketten meistern
📦 Tupel - Die unveränderbare Liste
🔷 Sets in Python – Mengen ohne Duplikate
📘 Dictionaries in Python – Daten als Schlüssel-Wert-Paare
🧩 Funktionen in Python – Code wiederverwenden und strukturieren
🚨 Fehlerbehandlung in Python – try, except, finally
🗂️ Dateien öffnen, lesen und schreiben in Python
🧱 Klassen - Objektorientierte Programmierung in Python
🧬 Vererbung in Python – Gemeinsamkeiten wiederverwenden
🔁 Iteratoren in Python – und wie man eigene erstellt
📚 Kontextmanager & with-Statement in Python
🧩 Eigene Module in Python
✅ assert in Python
🔁 Generatoren in Python – Elegante Iteratoren mit yield
📂 Arbeiten mit CSV- und JSON-Dateien in Python

Pandas

🐼 Pandas?
🐼 Einführung in Pandas
🐼 Arbeiten mit DataFrames – Filtern, Berechnen, Erweitern
🐼 Gruppieren, Aggregieren & Statistiken mit Pandas
🐼 Sortieren, Filtern & Kombinieren von DataFrames
🐼 Zeitreihenanalyse & Daten speichern mit Pandas

NumPy

🔢 Einführung in NumPy – Das Fundament der numerischen Programmierung in Python
🔢 Einstieg in Arrays
🔢 Array-Erzeugung, Indexierung & Rechnen
🔢 Indexierung, Slicing & Boolean-Masken
🔢 Rechnen mit Arrays & Broadcasting
🔢 Mehrdimensionale Arrays & Reshape
🔢 Lineare Algebra mit NumPy

MatPlotLib

🎨 Matplotlib – Daten sichtbar machen mit Python
🎨 Erste Schritte mit MatPlotLib
🎨 Diagrammtypen I – Linien, Punkte, Balken
🎨 Diagrammtypen II – Histogramm, Boxplot & Torte
🎨 Achsen, Layout & Subplots
🎨 Stile, Farben & Design
🎨 Annotationen

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By Prof. Dr. Dennis Müller

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