Data Science mit Python at Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

Der objektorientierte Ansatz erlaubt es, komplexe Systeme in kleinere und besser
beherrschbare Komponenten zu zerlegen

a. Objektorientierte Programmierung = Modellierung eines Ausschnitts aus der realen Welt.
b. Funktionale Programmierung = Lösung eines Problems als mathematischer Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgabevariablen.
c. Imperative Programmierung = Lösung eines Problems durch Abarbeitung von sequenziellen Schritten.

a. SPSS ist eine umfangreiche Werkbank für Statistiker, welche Excel ähnelt und leicht zu bedienen ist, jedoch um die gegebenen Funktionen limitiert ist. (Software)
b. R ist extrem skalierbar und hat eine höhere Lernkurve, als SPSS. Es fehlt jedoch die große Library von Python und auch die Bearbeitungsgeschwindigkeit ist langsamer. (Programmiersprache)
c. Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die bei Data Scientists sehr beliebt ist. Python kann viel mehr, als nur Statistik - bspw. die Automatisierung von eintönigen Aufgaben (Programmiersprache)

a. Integer (Ganze Zahlen - Numerischer Datentyp)
b. Boolesche Werte (True/False)
c. Float (Gleitkommastellen)
d. String (Zeichenkette)
Die Datentypen müssen ggf. transformiert werden, um überhaupt erst ausgewertet zu werden. Bei einem String kann man beispielsweise keine mathematischen Berechnungen durchführen. ( Jede Bibliothek erfordert für bestimmte Funktionen einen von der Funktion vorgelegten Datentyp)

Es kommt darauf an, welchen Datentyp man bearbeitet. Verschiedene Herangehensweise an Array, Liste, Tupel (geht gar nicht muss gelöscht werden)

a. Mithilfe des “type(….)”-Befehls ( …= Objekt welches geprüft werden soll)

Liste: Keine feste Zuweisung von Schlüsseln - Aufruf über Index
a. Tupel
b. Set
c. Dictionary/Lexikon: Verbindet Objekt mit eindeutigem Schlüssel

. Bei einer Liste kann man Werte entfernen bzw. hinzufügen
a. Bei Tupeln ist dies nicht möglich. Nur, wenn man ihn vorher in eine Liste umwandelt.

Eine Liste dient der Gruppierung von verschiedenen Werten und fasst diese zu einem Objekt zusammen. Dabei gibt es keine Restriktionen hinsichtlich der von der Liste beinhalteten Datentypen (Strings, Zahlen, etc.). In Analogie zu den Strings, wählt auch hier die „0“ das erste Listenelement im Rahmen der Slice-Notation aus.
a. Variable = [...,…] - Listen trennen Elemente durch Kommas und werden von eckigen Klammern umrahmt.

Wert ändern: liste[0] = Neuer Wert an erster Stelle ausgetauscht
a. Neuen Wert am Ende hinzufügen = liste.append(Neuer Wert)
b. Neuen Wert an bestimmter Stelle einfügen = liste.insert(index, Neuer Wert)
c. Wert entfernen = liste.remove(index)

> liste
a. > print(liste)

Mit der “sum()”-Funktion = sum(liste) (Geht nur wenn rein Zahlen!)