LFU:online

Am Ende dieses Kurses sollten die Studierenden

1)       in der Lage sein, eigenständig Python, Python Notebooks und zugehörige Softwarepakete zu installieren,

2)       mit Datenvisualisierungen in Python vertraut sein

3)       mit grundlegenden numerischen Softwarepaketen in Python (numpy, scipy) vertraut sein und wissen, wie man sie zur Problemlösung einsetzt

4)       Bayessche Inferenz verstanden haben und in der Lage sein, sie anzuwenden

Dieser Kurs führt die Studierenden in statistische Datenanalysen mittels der Programmiersprache Python ein. In einer Kombination aus Theorie und anwendungsbezogenen Programmierübungen wird im Kurs erläutert, wie man in Python lineare Gleichungssysteme löst, Fourier Analysen vollzieht, numerisch integriert und Monte Carlo Algorithmen anwendet. Wir werden dann im selben Format Bayessche Inferenz diskutieren und verschiedene dafür verwendete Tools kennen lernen, wie zum Beispiel Likelihood Maximierung, Posterior Sampling, Bayessche Modellvergleiche und Hamiltonsches Monte Carlo Sampling

Vorlesungen und Übungen inklusive Programmierung auf Laptops/PCs

Course examination according to § 7, statute section on "study-law regulations"

Physics undergraduate mathematics

Basic programming skills: Will be learned during the course

Helpful, but not mandatory: Statistics