09.050.292 Wahlkurs P Empirisches Arbeiten zu aktuellen Forschungsfragen "Analyse von Big Data im Erdsystem "

Veranstaltungsdetails

Lehrende/r: Annemarie Bäthge

Veranstaltungsart: Projektstudie

Anzeige im Stundenplan: Wahlkurs P

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 2

Anmeldegruppe: Wahlkurs Emp. Arbeiten

Prioritätsschema: Senatsrichtlinie
Zulassung gemäß Richtlinie über den Zugang zu teilnahmebeschränkten Lehrveranstaltungen vom 07. März 2007.

Nähere Informationen hierzu entnehmen Sie bitte www.info.jogustine.uni-mainz.de/senatsrichtlinie

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Analyse von Big Data im Kontext des Erdsystems mit der Programmiersprache Python. Die Teilnehmer lernen, wie sie große Datensätze, wie Satellitendaten und Zeitreihen von Messstationen, effektiv verarbeiten und analysieren können. Der Kurs legt einen besonderen Schwerpunkt auf die praktische Anwendung von Python und den Einsatz von Datenanalysetools und -bibliotheken. 

Lernziele:


  • Python-Programmierung: Erlernen der Grundlagen der Python-Programmierung und Verständnis für die Anwendung dieser Kenntnisse auf große Datensätze. 
  • Analyse von großen Datensätzen:?Verstehen, wie man Python verwendet, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. 
  • Arbeiten mit großen Datensätzen: Erlernen der Techniken zum effizienten Laden, Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze. 
  • Satellitendaten: Verstehen, wie man Satellitendaten liest, interpretiert und analysiert. 
  • Zeitreihenanalyse: Erlernen der Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten von Messstationen. 
  • Datenvisualisierung: Erlernen der Verwendung von Python-Bibliotheken zur Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen. 
  • Problembehandlung: Entwicklung der Fähigkeit, aufkommende Probleme bei der Datenanalyse zu identifizieren und zu lösen. 

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Python effektiv einzusetzen, um komplexe Analysen von Big Data im Erdsystem durchzuführen. Sie werden auch ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten der Arbeit mit großen Datensätzen haben. 
 

Anwesenheitspflicht:
ja

Zusätzliche Informationen:
Bitte beachten Sie, dass Ihre Anmeldung zur Lehrveranstaltung verbindlich ist. Durch einen Rücktritt nach der verbindlichen Anmeldung sind hierdurch tatsächlich entstehende Kosten von Ihnen in voller Höhe zu tragen, sofern kein_e Ersatzteilnehmer_in gefunden wird. Bitte bedenken Sie das bei Ihrer Anmeldung!
Wir empfehlen den Abschluss einer Reiserücktrittsversicherung.

Termine
Datum Von Bis Raum Lehrende/r
1 Fr, 26. Apr. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
2 Fr, 3. Mai 2024 14:15 15:45 02 142 N 239 Annemarie Bäthge
3 Fr, 10. Mai 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
4 Fr, 17. Mai 2024 14:15 15:45 02 142 N 239 Annemarie Bäthge
5 Fr, 24. Mai 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
6 Fr, 31. Mai 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
7 Fr, 7. Jun. 2024 14:15 15:45 02 142 N 239 Annemarie Bäthge
8 Fr, 14. Jun. 2024 14:15 15:45 02 142 N 239 Annemarie Bäthge
9 Fr, 21. Jun. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
10 Fr, 28. Jun. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
11 Fr, 5. Jul. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
12 Fr, 12. Jul. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
13 Fr, 19. Jul. 2024 14:15 15:45 02 142 N 23901 184 GEOpool Annemarie Bäthge
Übersicht der Kurstermine
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Lehrende/r
Annemarie Bäthge