Präsenz-Workshop
Im Workshop lernen wir, wie Daten mit Python Daten auswertet werden und wie wir daraus aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Anhand eines Datenprojekts wird der gesamte Weg von den Rohdaten bis zur fertigen Auswertung durchgearbeitet. Dabei beginnen wir mit den Grundlagen der Programmiersprache Python um zu schließlich zu einer übersichtlichen Visualisierung der Ergebnisse zu gelangen. Kenntnisse in der Datenauswertung sind im Studium und in der Forschung hilfreich, etwa bei der Auswertung von Umfrage- oder Messdaten. Auch im Berufsleben sind Grundkenntnisse der Datenauswertung gefragt, wie zum Beispiel bei der Analyse von Geschäftskennzahlen oder zur Erschließung von wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Daten.
Kursinhalte
- Python-Grundlagen: Wir beginnen mit den elementaren Bausteinen der Programmiersprache Python – von Variablen und Datentypen bis zu Kontrollstrukturen. Teilnehmerinnen lernen die grundlegende Syntax, die sie für alle weiteren Schritte benötigen
- Arbeiten mit Python-Datenauswertungsbibliotheken (z. B. Pandas): Wir zeigen Teilnehmerinnen, wie sie mit spezialisierten Python-Bibliotheken wie Pandas Daten einlesen, strukturieren und bearbeiten
- Datenbereinigung und deskriptive Statistik: Reale Daten sind selten perfekt. Die Teilnehmerinnen lernen fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen zu erkennen und zu bereinigen sowie mit deskriptiver Statistik erste Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen
- Datenvisualisierung (Matplotlib und Seaborn): Mithilfe der Python-Bibliotheken Matplotlib und Seaborn erstellen Sie anschauliche Diagramme und Grafiken, um Ihre Ergebnisse verständlich darzustellen
- Eigenes Datenprojekt: Die Teilnehmerinnen arbeiten an einem eigenen Projekt von den Rohdaten bis zur fertigen Auswertung
Methodik und Tools
- Google Colab: Voraussetzung ist deshalb ein eigener Google-Account
- Kurze Inputs im Wechsel mit angeleiteten Übungen
- Live-Coding mit direktem Nachmachen
- Bereitstellung eines Übungsheftes. Sollten Sie Probleme mit Ihrem eigenen Gerät haben, kann in Notfällen ein Notebook bereitgestellt werden. (Wenden Sie sich dafür rechtzeitig vorab an Frau Langnickel unter frauenbeauftragte@lmu.de)
- Bereitstellung eines vorbereiteten Klimadatensatzes als Übungsdatensatz
- Jeweils eine kurze Ergebnisbesprechung am Ende des zweiten Kurstages
Je nach Ablauf des Kurses und abhängig von den Bedarfen der Teilnehmerinnen, kann optional noch ein Überblick über die Grundlagen des Machine Learning und über entsprechende KI-Werkzeuge gegeben werden.
Leitung
StarCode e.V. ist ein gemeinnütziger Verein, der sich seit über zwei Jahren für eine erhöhte Geschlechterdiversität in der Informatik engagiert. Durch die Bereitstellung kostenloser Programmierkurse für Schülerinnen verfolgt der Verein das Ziel, schon früh den Blick für die IT-Branche zu weiten und die vielfältigen Möglichkeiten aufzuzeigen, die diese bietet.
Weitere Informationen unter: Instagram: @starcode.de LinkedIn: @StarCode e.V.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Studentinnen im BA und MA, bzw. vor dem ersten Staatsexamen. Es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Die Veranstaltung soll einen safe space zum Lernen und Üben des Themas bieten. Grundkenntnisse in Statistik (z. B. Mittelwert, Median, Standardabweichung) sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung; die wichtigsten Konzepte werden im Kurs kurz eingeführt.
Maximal 15 Teilnehmerinnen.
Termin
- Freitag, 30.10.2026, 9.00 bis 15.30 Uhr (s.t.)
- und Freitag, 06.11.2026, 9.00 bis 14.00 Uhr (s.t.)
Ort
Der Ort wird nach verbindlicher Anmeldung bekannt gegeben.
Bitte beachten Sie: Abhängig von der aktuellen Lage behalten wir uns vor, Kursformate und -inhalte gegebenenfalls anzupassen. Präsenz-Kurse können daher auch kurzfristig online stattfinden
Anmeldung
- Bitte wählen Sie den gewünschten Kurs aus dem Dropdown-Menü im Anmeldeformular, füllen Sie die Felder des Formulars aus und schicken es ab (eine Kopie Ihrer Anmeldung wird Ihnen automatisch zugesandt).
- Achtung: Geben Sie ausschließlich Ihre @campus.lmu.de E-Mail-Adresse an.
- Nach einiger Bearbeitungszeit erfahren Sie per E-Mail, ob Sie einen Teilnahme- oder Wartelistenplatz erhalten haben.
- Pro Semester können Sie sich für maximal drei LMU PLUS Seminare anmelden.