Übersicht der Bausteine - bausteine-der-datenanalyse/bcd-dokumentation GitHub Wiki

The list of English building blocks can be found below.

Übersicht der deutschsprachigen Bausteine

Repository Build-Status (weglassen?) Language Geschätzte Bearbeitungszeit (in Stunden) ECTS
bcd-styleguide Build Markdown - -
w-pseudocode Build Pseudocode 10 1/3
w-python Build Python 30 1
w-python-minimal Build Python 10 1/3
w-python-matplotlib Build Python 10 1/3
w-python-numpy-grundlagen Build Python 10 1/3
w-pandas Build Python 10 1/3
Werkzeugbausteine R umfassen Build R 54 1,8
w-erste-schritte-in-r Build R 5 1/6
w-ggplot2 Build R 3 1/10
w-einzelne-merkmale Build R 4 2/15
w-kenngroessen Build R 6 1/5
w-dichtekurven-und-normalverteilungen Build R 3 1/10
w-zwei-merkmale Build R 3 1/10
w-plots-aufbereiten Build R 4 2/15
w-grundlagen-r Build R 4 2/15
w-daten-einlesen Build R 3 1/10
w-daten-aufbereiten Build R 8 1/4
w-raeumliche-daten Build R 6 1/5
w-mehrere-datensaetze Build R 2 1/15
w-rdwd-verwenden Build R 1 1/30
w-lineare-trends Build R 1 1/30
w-zeitreihen Build R 1 1/30
Methodenbausteine Statistik umfassen Build R 21 2/3
m-statistische-daten Build R 6 1/5
m-einzelne-merkmale Build R 3 1/10
m-kenngroessen Build R 4 2/15
m-dichtekurven-und-normalverteilung Build R 4 2/15
m-zwei-merkmale Build R 4 2/15
m-datenfitting-und-optimierung Build Python 10 1/3
m-einlesen-strukturierter-datensaetze Build Python 30 1
m-sensordatenanalyse Build Python 30 1
a-auswertung-fds-daten Build Python 30 1
a-energiedatenanalyse Build Python 30 1
a-sicherheitsanalyse Build R 15 1/2
a-unfalltypenkarten Build R 15 1/2
a-verkehrsmengen Build R 10 1/3

Beispiele für Lernpfade

Lernpfad Beschreibung verwendete Bausteine
Ingenieurinformatik Python In der Vorlesung werden Grundkenntnisse der Informationstechnologie und die mathematischen Grundlagen wichtiger numerischer Verfahren vermittelt. Studierende lernen Problemstellungen aus verschiedenen Anwendungsbereichen mathematisch zu abstrahieren, diese mit numerischen Methoden und Algorithmen zu lösen und die Ergebnisse graphisch aufzubereiten. w-python-minimal, w-python-matplotlib, w-python-numpy-grundlagen, m-datenfitting-und-optimierung, to-do: a-algorithmen klären, numerik klären
Mathematik B R In der Veranstaltung werden Grundkenntnisse der Statistik und moderne Methoden der computergestützten Datenanalyse vermittelt. Studierende lernen komplexe Datensätze aus dem Bereich Bau- und Umweltingenieurwesen zu analysieren, statistische Zusammenhänge zu quantifizieren und Ergebnisse mit R und dem Tidyverse professionell zu visualisieren und zu kommunizieren. Werkzeugbausteine R, Methodenbausteine Statistik

Overview of the building blocks in English

Repository Build-Status Language ECTS
w-python-minimal-en Build Python 1/3
w-python-matplotlib-en Build Python 1/3
w-python-numpy-grundlagen-en Build Python 1/3