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Data Science mit Python
Was versteht man unter einer objektorientierten Programmiersprache?
Der objektorientierte Ansatz erlaubt es, komplexe Systeme in kleinere und besser
beherrschbare Komponenten zu zerlegen
Data Science mit Python
Wie unterscheiden sich objektorientierte, funktionale und imperative Programmierung?
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.
Data Science mit Python
3. Wie unterscheiden sich R, SPSS und Python?
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)
Data Science mit Python
Nennen Sie Datentypen und erläutern Sie, warum diese ggf. transformiert werden müssen?
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)
Data Science mit Python
6. Wie können die Angaben einer Person innerhalb einer Liste (Name, Vorname, Anschrift, Alter) in einen „Lücken“-Text eingefügt werden?
Es kommt darauf an, welchen Datentyp man bearbeitet. Verschiedene Herangehensweise an Array, Liste, Tupel (geht gar nicht muss gelöscht werden)
Data Science mit Python
7. Wie bekommt man den Datentyp eines Objektes heraus?
a. Mithilfe des “type(….)”-Befehls ( …= Objekt welches geprüft werden soll)
Data Science mit Python
8. Welche Datenstrukturen kennen Sie?
Liste: Keine feste Zuweisung von Schlüsseln - Aufruf über Index
a. Tupel
b. Set
c. Dictionary/Lexikon: Verbindet Objekt mit eindeutigem Schlüssel
Data Science mit Python
9. Was ist der Unterschied zwischen einer Liste und einem Tupel?
. 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.
Data Science mit Python
10. Wie erstellt man eine Liste?
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.
Data Science mit Python
11. Wie arbeite ich mit Listen (einfügen, löschen, etc.)
.
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)
Data Science mit Python
Wie kann ich eine Liste anzeigen lassen?
> liste
a. > print(liste)
Data Science mit Python
Wie bilde ich die Summe einer Liste?
Mit der “sum()”-Funktion = sum(liste) (Geht nur wenn rein Zahlen!)
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