Lehrende/r: Univ.-Prof. Dr. Holger Tost
Veranstaltungsart: online: Vorlesung/Übung
Anzeige im Stundenplan: Met Stat Datenana
Semesterwochenstunden: 4
Credits: 5,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Voraussetzungen / Organisatorisches: Die Veranstaltung /Vorlesung und Übung) wird komplett digital stattfinden. Als Plattform wird MS-Teams genutzt, dass Sie über die Uni frei zugänglich mit Ihrem Uni-Nutzeraccount auf Ihren Geräten nutzen können. Sie sollten bereits einem Team für die Statistik zugefügt worden sein.
Inhalt: Die Vorlesung beinhaltet Konzepte und die zugrunde liegende Mathematik zur statistischen Auswertung von (meist atmosphärischen) Daten. Dabei werden die grundlegenden Methoden zur Datenanalyse erklärt und angewendet. Die Übung zur Vorlesung besteht aus einem praktischen Copmuterkurs, in dem mit Hilfe von Python die in der Vorlesung erlernten Methoden auf Datensätze angewendet werden. Dabei wird nach einer kleinen Einführung in Python anhand von praktischen Beispielen sowohl die Analyse als auch die Visualisierung der Beispieldaten erlernt. Auch wenn keine Übungszettel abgegeben werden müssen, beinhaltet die Übung auch ein Nach- bzw. Aufarbeiten der in der Übungsstunde angesprochenen Aufgabestellungen.
Empfohlene Literatur: Es wird ein Vorlesungsskript in englischer Sprache zur Verfügung gestellt, das sämtliche Inhalte der Veranstaltung beschreibt.
Digitale Lehre: Die Vorlesung wird über MS Teams durchgeführt werden. Auch die Übung wird digital erfolgen. Ein Zugang zu einem Linux-Rechner ist empfohlen; dies kann aber über den Rechnerpool am IPA "cloudpool" via RemoteDesktop erfolgen. Eine Teilnahme an der Übung ohne Tastatur / Maus wird nicht empffohlen.
