Modulbeschreibung

Data Analystics Lab

ECTS-Credits:
4
Lernziele:

Leitidee: Das Modul „Data Analytics Lab“ vermittelt im ersten Semester eine praxisorientierte Einführung in die Datenanalyse. Im Zentrum steht die explorative Datenanalyse (EDA) als grundlegender Prozess, um Daten zu verstehen, zu strukturieren und erste Erkenntnisse zu gewinnen. Programmierung (Python) und deskriptive Statistik werden integriert und anwendungsnah vermittelt.

 

Ausbildungsziel: Studierende erwerben die Fähigkeit, reale Datensätze eigenständig zu analysieren – von Datenbeschaffung und -import über die strukturierte Exploration bis zur Visualisierung und Interpretation. Sie können grundlegende statistische Methoden anwenden und geeignete Werkzeuge (pandas, Jupyter, seaborn) zielgerichtet einsetzen. Ziel ist nicht formale Statistik, sondern praktische Analysekompetenz entlang eines klaren Workflows.

 

Vision: Studierende sind in der Lage, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Sie verstehen Daten als zentrale Ressource in Produktions. und Geschäftsprozessen und können erste analytische Lösungen eigenständig entwickeln und kommunizieren.

Kurse in diesem Modul

Data Analystics Lab :

1.Grundlagen & Tools

  • Einführung in Python für Datenanalyse
  • Jupyter Notebook, VS Code
  • DataFrames und Datenstrukturen

 

2. Explorative Datenanalyse (EDA)

  • Rolle der EDA im Analyseprozess
  • Datenverständnis und erste Exploration
  • Datenqualität und einfache Bereinigung

 

3. Deskriptive Statistik

  • Lagemasse
  • Streuungsmasse
  • Quantile und Perzentile

 

4. Datenvisualisierung

  • Histogramme, Dichteplots
  • Boxplots und Ausreisser
  • Visualisierung mit seaborn/matplotlib

 

5. Analyse von Zusammenhängen

  • Korrelation
  • Scatterplots
  • Analyse mehrerer Variablen

 

6. Anwendungskontexte

  • Fallstudien aus: Produktions- und Geschäftsprozessen

 

7. Projektarbeit

  • Eigenständige Datenanalyse (Einzelarbeit)
  • Nutzung realer Datensätze
  • Präsentation und Verteidigung
Vorlesung mit 2 Lektionen pro Woche
Uebung mit 2 Lektionen pro Woche
Disclaimer

Diese Beschreibung ist rechtlich nicht verbindlich! Weitere Informationen finden Sie in der detaillierten Modulbeschreibung.