Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
270225 SE Statistical Methods with Python (2021W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
DIGITAL
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 01.09.2021 08:00 bis So 26.09.2021 23:59
- Abmeldung bis So 26.09.2021 23:59
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
Vorbesprechung: 11.10.2021
Veranstaltung: 11.11. - 16.12.2021
Veranstaltung findet in digitaler Form wöchentlich Donnerstags von 10 – 12 Uhr statt
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Art der Leistungskontrolle:
• Präsentation eines gewählten Themas im Rahmen des Seminars
• fristgerechte Abgabe einer schriftlichen Seminararbeit im Umfang von 6 - 10 SeitenZur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch nach Vortrag und Arbeit-Abgabe einladen, welches positiv zu absolvieren ist.
Art der Leistungskontrolle:
• Präsentation eines gewählten Themas im Rahmen des Seminars
• fristgerechte Abgabe einer schriftlichen Seminararbeit im Umfang von 6 - 10 SeitenZur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch nach Vortrag und Arbeit-Abgabe einladen, welches positiv zu absolvieren ist.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mindestanforderungen:
Die Anwesenheit bei der ersten Einheit des Seminars ist verpflichtend. Die Anwesenheit muss zu 75% erfüllt sein.Für das Erreichen einer positiven Note müssen 60% der maximal möglichen Punktezahl erreicht werden. Jede Teilleistung muss zum Abschluss der Lehrveranstaltung erbracht werden.Beurteilungsmaßstab
Es können 100 Punkte für diese LV erreicht werden. Diese sind aufteilt in:
• Präsentation und Fragen: 50 Punkte
• Seminararbeit zum Thema: 50 PunkteDie Notenvergabe verläuft nach folgendem Punkteschema:
• 1 (sehr gut): 100 - 91 Punkte
• 2 (gut): 90-81 Punkte
• 3 (befriedigend): 80-71 Punkte
• 4 (genügend): 70-61 Punkte
• 5 (nicht genügend): 60-0 Punkte
Die Anwesenheit bei der ersten Einheit des Seminars ist verpflichtend. Die Anwesenheit muss zu 75% erfüllt sein.Für das Erreichen einer positiven Note müssen 60% der maximal möglichen Punktezahl erreicht werden. Jede Teilleistung muss zum Abschluss der Lehrveranstaltung erbracht werden.Beurteilungsmaßstab
Es können 100 Punkte für diese LV erreicht werden. Diese sind aufteilt in:
• Präsentation und Fragen: 50 Punkte
• Seminararbeit zum Thema: 50 PunkteDie Notenvergabe verläuft nach folgendem Punkteschema:
• 1 (sehr gut): 100 - 91 Punkte
• 2 (gut): 90-81 Punkte
• 3 (befriedigend): 80-71 Punkte
• 4 (genügend): 70-61 Punkte
• 5 (nicht genügend): 60-0 Punkte
Prüfungsstoff
Literatur
Literatur & Referenzen
Um die obigen Lernziele zu erreichen, wird unterstützend Literatur und Referenzen zur Verfügung gestellt.
Um die obigen Lernziele zu erreichen, wird unterstützend Literatur und Referenzen zur Verfügung gestellt.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
AN-1, AN-2, AN-5, CHE II-1, A.5, Doktorat
Letzte Änderung: Mi 29.09.2021 14:09
Python ist eine einfach zu erlernende Skriptsprache, sehr umfangreich in seinen Anwendungsmöglichkeiten und bietet eine große Vielzahl an wissenschaftlichen Bibliotheken zur einfachen Anwendung von (komplexen) Methoden an. Hierzu zählen unter anderem statistische Methoden, welche notwendig sind, um Ergebnisse aus wissenschaftlichen Experimenten (z.B. aus Feldern der analytischen Chemie wie Lipidomics, Proteomics, Metabolomics) mit statistischen Belegen zu untermauern. Hierbei ist auch die Darstellung/Visualisierung der Ergebnisse in Form von Diagrammen und mathematischen Illustrationen von großer Bedeutung.
Sie erwerben die Fähigkeit sich eigenhändig Python-Skripte zu erstellen, mit einem speziellen Fokus auf die Bedürfnisse aus der analytischen Chemie (t-Test, Volcano plots, multiples Testen, Plotten der Ergebnisse, Laden und Bearbeiten von Tabellen).
Inhalte:
In dieser Lehrveranstaltung werden zunächst die Grundlagen zum Umgang mit Python beigebracht und die wichtigsten Bibliotheken (matplotlib, numpy, pandas, scipy) eingeführt. In der zweiten Hälfte der Veranstaltung werden statistische – und weitere Analysemethoden (t-Test, multiples Testen, ANOVA, Statistische Power, Regressionen) anhand von Beispielen vermittelt.
Methode:
Die Inhalte der Lehrveranstaltungen werden durch die Teilnehmenden eingenverantwortlich ausgearbeitet und durch eine Präsentationen (40 min) mit Präsentationsfolien oder mit einem interaktiven Vortrag live am Computer (40 min) dargestellt. Anschließend gibt es eine Diskussionsrunde (10 min). Die Punkte innerhalb der Themen dürfen hierbei entweder eigenständig ausgearbeitet oder können von der Lehrveranstaltungsleitung vorgegeben werden. Die Themen werden von den Teilnehmenden in einer 6 – 10 seitigen Ausarbeitung verschriftlicht. Zum Schluss der Veranstaltung werden alle Ausarbeitungen von der Leitung zu einem Dokument vereinigt und den Teilnehmenden ausgehändigt für weitere Anwendungen während und nach dem Studium.