Eine praxisorientierte Einführung in Data Science.
Wie wirken sich menschliche Aktivitäten auf die Nachhaltigkeit globaler Ressourcen wie Wälder und Ozeane aus? Welche Beziehung besteht zwischen der Wirtschaft und der Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen wie Wälder und Fischerei? Welche Rolle können Regierungen oder Gesellschaften bei der nachhaltigen Bewirtschaftung der natürlichen Ressourcen spielen? In diesem Kurs sollen diese und weitere Fragen durch eine Reihe von Lektüren, Gruppendiskussionen, Recherchen und Inputveranstaltungen analysiert und diskutiert werden.

In diesem Kurs lernen Sie, verschiedenste Prinzipien von u.a. der Wirtschaftswissenschaften zu nutzen, um Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung natürlicher Ressourcen, der Nachhaltigkeit und der Wechselbeziehung zwischen diesen beiden Bereichen zu verstehen und zu analysieren. Dabei lernen Sie grundlegende Theorien aber auch Herausforderungen der Nachhaltige Entwicklung kennen. Durch u.a. Diskussionen suchen wir nach Antworten auf Fragen wie: Wie ist das Verhältnis zwischen wirtschaftlicher Effizienz, Gerechtigkeit und Nachhaltigkeit? Welche politischen Optionen haben die Regierungen, um eine nachhaltige Entwicklung zu verfolgen? Welche Rolle spielt der internationale Handel bei der Ressourcennutzung und der nachhaltigen Entwicklung?

Wir freuen uns auf möglichst viele spannende und konstruktive Lehr- und Lernmomente.

Patric Arn
Dies ist ein Python Kurs, der zunächst mit den einfachsten Konzepten aufwartet, diese in der Vorlesung an Beispielen erklärt und in entsprechenden Übungsgruppen vertieft. Die Studierenden werden dazu motiviert, die wöchentlichen Aufgabenblätter zu bearbeiten, in den Übungsgruppen interaktiv nach Hilfe zu fragen, um so ein Maximum im Kurs zu lernen.

Nachdem wir die einfachen Konzepte besprochen haben, werden wir Schritt für Schritt zu komplexeren Konzepten übergehen, bis wir schliesslich am Ende des Kurses lernen werden, wie man ein interaktives Dashboard in Python basierend auf Dash und Plotly entwickelt. Als Programmierumgebungen können Jupyter Notebook, Spyder oder aber auch PyCharm verwendet werden. Letzteres wird von uns als Entwicklungsumgebung empfohlen. Wir nutzen ausschliesslich Python-Versionen 3.x.
Data Science und Bioinformatik sind Bereiche in den Life Sciences, in denen Informatik, Mathematik und Statistik angewendet werden um biologische Daten zu speichern, analysieren, interpretieren und visualisieren. Zu diesen Daten gehören unter anderem DNA-Sequenzen, quantitative Transkript- und Protein-Daten und Poteinstruktur-Daten. Mit der Anwendung von Data Science und Bioinformatik werden aus solchen und weiteren Daten biologisch relevante Informationen gewonnen. Im Kurs werden Grundlagen und Prinzipien von Anwendungen von Data Science und Bioinformatik in den einzelnen Life Science-Disziplinen vermittelt.