Strategische Beratung zur Nutzung von Python in wissenschaftlichen Projekten.

• Zielsetzung: Effiziente Analyse und Verarbeitung wissenschaftlicher Daten mit Python.

• Beratungsfelder: Datenanalyse, Simulationserstellung, Visualisierung und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse.

Praxisorientierte Workshops zur Nutzung von Python für wissenschaftliche Datenverarbeitung und Simulationen.

• Zielgruppe: Wissenschaftler, Forscher und Datenanalysten, die Python in ihren Projekten einsetzen möchten.

• Inhalte: Einführung in NumPy, SciPy, matplotlib und Jupyter, Datenverarbeitung, Visualisierung und Simulationen.

• Ergebnisse: Teilnehmer können wissenschaftliche Daten effizient analysieren und Simulationen durchführen.

Schulungen zu den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken der wissenschaftlichen Arbeit mit Python.

• Zielgruppe: Einsteiger und Fortgeschrittene, die Python für wissenschaftliche Projekte nutzen möchten.

• Inhalte: Grundlagen der Datenanalyse, Simulationserstellung, Datenvisualisierung und Verwendung von Jupyter Notebooks.

• Lernergebnisse: Teilnehmer können Python effizient für wissenschaftliche Anwendungen und Analysen einsetzen.

Technischer Support und Optimierung für Ihre Python-basierten wissenschaftlichen Projekte.

• Umfang des Supports: Fehlerbehebung, Performance-Optimierung und Unterstützung bei der Implementierung.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und maßgeschneiderte Support-Pakete für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Schneller Support per Telefon und E-Mail mit garantierten Reaktionszeiten.

• Wissenschaftler und Forscher aus allen Disziplinen, die ihre Datenanalyse automatisieren möchten

• Doktoranden und Postdocs, die Python für ihre Forschungsprojekte einsetzen wollen

• Forschungsgruppen und Laborleiter, die ihre Datenverarbeitung optimieren möchten

• Beherrschung der grundlegenden Python-Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen (NumPy, SciPy, Pandas)

• Entwicklung effizienter Datenverarbeitungspipelines für wissenschaftliche Datensätze

• Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn

• Praxisorientierte Workshops mit realen wissenschaftlichen Datensätzen

• Interaktive Programmierübungen in Jupyter Notebooks

• Pair Programming und Code Reviews

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse (Variablen, Schleifen, Funktionen)

• Verständnis wissenschaftlicher Methodik und statistischer Grundkonzepte

• Eigener Laptop mit installierter Python-Entwicklungsumgebung

• Beschleunigung der wissenschaftlichen Datenanalyse durch Automatisierung

• Verbesserte Reproduzierbarkeit der Forschungsergebnisse

• Entwicklung effizienter und wiederverwendbarer Analyse-Workflows

• Dauer: 1-4 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Einführung in NumPy-Arrays und Matrixoperationen

• Effiziente Datenstrukturen für wissenschaftliche Berechnungen

• Vektorisierte Operationen und Broadcasting

• Arbeiten mit mehrdimensionalen Arrays

• Optimierung von numerischen Berechnungen

• Einlesen und Strukturierung wissenschaftlicher Daten

• Datenbereinigung und -transformation

• Gruppierung und Aggregation von Messdaten

• Zeitreihenanalyse experimenteller Daten

• Export und Import verschiedener Dateiformate

• Erstellung publikationsreifer Grafiken

• Interaktive Visualisierungen mit Plotly

• 3D-Visualisierung wissenschaftlicher Daten

• Anpassung von Plots für verschiedene Publikationsformate

• Animation von Simulationsergebnissen

• Implementierung statistischer Tests

• Regressionsanalysen und Modellanpassung

• Verteilungsanalysen und Hypothesentests

• Bootstrap und Resampling-Methoden

• Bayesianische Datenanalyse

• Lösung von Differentialgleichungen

• Monte-Carlo-Simulationen

• Molekulardynamik-Simulationen

• Optimierungsprobleme lösen

• Parallele Berechnung von Simulationen

• Entwicklung wiederverwendbarer Analyseskripte

• Versionskontrolle mit Git

• Dokumentation mit Jupyter Notebooks

• Automatisierte Berichterstellung

• Continuous Integration für wissenschaftliche Workflows

• Strukturierung wissenschaftlicher Python-Projekte

• Modularisierung von Analysecode

• Entwicklung eigener Python-Pakete

• Fehlerbehandlung und Debugging

• Performance-Optimierung wissenschaftlicher Code