LFU:online

Die Studierenden sind in der Lage ihre eigenen Forschungsdaten anhand von einer modernen Programmiersprache effizient zu analysieren und zu visualisieren.

In diesem Kurs werden fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse mit Python vermittelt. Anhand praxisnaher Beispiele der Chemie und Materialwissenschaft werden multivariate und multidimensionale Datenanalysen durchgeführt (ANOVA, PCA und Clusteranalysen…). Zudem wird in das supervised und unsupervised machine learning mittels Python eingeführt. Auch werden spezialisierte Python-Bibliotheken wie RDKit, ASE und pymatgen behandel und in praxisnahen Workflows eingesetzt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung wissenschaftlicher Workflows sowie dem Zugriff auf und der Nutzung von Chemie- und Materialdatenbanken mit Python.

Interaktive Vorlesung mit Diskussionen und praktische Übungen.

 Lehrveranstaltungsprüfung gemäß § 7 Satzungsteil, Studienrechtliche Bestimmungen