Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

  
Studiengang:Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen
Studiengangsart:FH-Bachelorstudiengang
 Berufsbegleitend
 Sommersemester 2025
  

Titel der Lehrveranstaltung / des ModulsData Processing
Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls024827023101
UnterrichtsspracheDeutsch
Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach)Pflichtfach
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wirdSommersemester 2025
Semesterwochenstunden2
Studienjahr2025
Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan1. Zyklus (Bachelor)
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits3
Name des/der VortragendenTobias FORSTER
Stefan TRAUT


Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Data Engineering

Lehrinhalte

Vertiefung in der Programmierung mit Python:

  • Variablen, Typen, Ausdrücke und Zuweisungen
  • Datenstrukturen
  • Test- und Fehlersuchstrategien
  • Fehlerbehandlungen
  • Arbeiten mit Dateien und Grundlagen der Datenaustauschformate (XML, JSON, CSV)
  • Arbeiten mit Jupyterlab
  • Einführung in das Python Modul pandas
  • Einführung in pandas Datenstrukturen
  • Grundlegende Funktionen in pandas
  • Einführung in das Zusammenfassen und Berechnen von deskriptiver Statistik
Lernergebnisse

Die Studierenden können

  • einfache Problemstellungen abstrahieren und in Algorithmen und Datenmodelle übertragen.
  • zwischen den Datenaustauschformaten XML, JSON und CSV  unterscheiden
  • in Python XML/JSON/CSV Daten aus Dateien in eine dafür geeignete Datenstruktur einlesen und einfache Auswertungen durchführen
  • das Python Modul pandas eigenständig und effizient an praxisorientierten Beispielen anwenden, um Daten zu analysieren und zu bearbeiten.
Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden
  • Seminare in Kleingruppen
  • Selbststudium
  • Freiwillige Hausübungen
Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

Schriftliche Klausur 50% – Vertiefung Python
Schriftliche Klausur 50% - pandas

Für eine positive Gesamtnote müssen in jedem Prüfungsteil mindestens 50% der Punkte erzielt werden.

Kommentar
Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen

Python Docs 3.13.1 https://docs.python.org/3/
Bonacina, Michael (2018): Python: 3 Programmieren für Einsteiger: Der leichte Weg zum Python-Experten. Independently published.
McKinney, Wes (2022): Python for Data Analysis. O’Reilly Media, Inc.

Art der Vermittlung
  • Präsenzveranstaltung mit asynchronen Übungseinheiten.
  • Die Studierenden werden vor Beginn der Lehrveranstaltung über die Anwesenheitsvorgaben der Lehrbeauftragten informiert.

 






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