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CH0103

Kursname: Programmierung Data Science

Prof. Dr.-Ing. Helge S. Stein (2024)

Einführung in den Kurs und Software-Basis

Willkommen zum Kurs "Programmierung und Data Science"! Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Programmierung Data Science für die Chemie und vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um in diesem spannenden Feld erfolgreich zu arbeiten.

Idee und Ziele des Kurses

In diesem Kurs werden wir die folgenden Hauptthemen behandeln:

  1. Don't panic: Arbeiten mit Terminals, Editoren, Paketmanagern, etc.

    • Sie werden lernen, wie Sie effizient mit Terminals, Texteditoren und Paketmanagern umgehen können, um in der Welt der Chemieinformatik sicher zu navigieren.

  2. Gelbe und blauen Schlangen: Einführung in Python

    • Wir werden uns mit den Grundlagen der Python-Programmierung vertraut machen und erste Schritte im Umgang mit der Python-Konsole, Skripten und Notebooks unternehmen. Zudem werden wir die Verwendung von Markdown kennenlernen.

  3. Elemente des Programmierens I

    • Hier vertiefen wir unsere Python-Kenntnisse, indem wir uns mit dem Basic Syntax, Datentypen, Variablen, Identifiers, Keywords, Operatoren und Ausdrücken auseinandersetzen.

  4. Elemente des Programmierens II

    • Konditionale Ausdrücke (IF), Listen und Schleifen, sowie geschachtelte Schleifen werden behandelt, um die Programmierfähigkeiten zu erweitern.

  5. Elemente des Programmierens III

    • Hier geht es um Ein- und Ausgabe (I/O), Datenformatierung, Dateiausgabe, Dateiparsing und Informationsextraktion.

  6. Visualisieren von Daten

    • Wir werden Daten darstellen, insbesondere X-y-Daten und Xyz-Daten. Dies beinhaltet optimale Darstellungsmethoden wie Lin-Log-Plots und Achsenanpassungen.

  7. Elemente des Programmierens IV

    • Matrix-Vektor-Multiplikation, Matrix-Operationen, Anwendung von Funktionen auf Stützstellen in 1D und Ableitungen.

  8. Lineare Algebra

    • Transformation von Vektoren, möglicherweise Rotationen, und Anwendung auf chemische Strukturdaten.

  9. Statistik I

    • Berechnung des Mittelwerts, der Standardabweichung, Vergleich zweier Datensätze und Berechnung des Medians.

  10. Chemische Strukturdaten

    • Unterschiedliche Dateiformate (xyz, cif, pdb), Öffnen, Ansehen und Manipulation von Strukturdateien mit JMol.

  11. Maestro

    • Erstellen von Molekülen, Bindungstypen und Koordinatenaufbau. Herausschreiben von Koordinaten und Relaxierung mittels Kraftfeld.

  12. Visualisieren von funktionellen Zusammenhängen

    • Sicheres Verwenden von Matplotlib zur Funktionenplotting und Plotten in 3D für komplexere Darstellungen.

  13. Time Series & Fourier Transform

    • Verständnis von Zeit- und Frequenzsignalen, Konzept von Wellen und Fourier-Transformation.

  14. Praktischer Umgang mit Chemiedatenbanken

    • Extraktion von physiko-chemischen Daten.

  15. Data Science und maschinelles Lernen

    • Einführung in z.B. Random Forests, Neuronale Netzwerke, Anwendung von QSAR-Methoden und Evaluierung von Modellen.

  16. Ideen und Daten für eigene Experimente

    • Wir werden auch auf zusätzliche Ressourcen wie Wolfram Alpha und Large Language Models (LLMs) eingehen, die für chemische Berechnungen und Datenabfragen nützlich sein können.

Klarstellung der Erwartungen und Übersicht

Es ist wichtig zu beachten, dass dieser Kurs eine umfassende Einführung in die Chemieinformatik bietet, jedoch keine fortgeschrittene Spezialisierung darstellt. Die erfolgreiche Teilnahme erfordert Engagement, regelmäßiges Üben und die Bereitschaft, neue Konzepte und Technologien zu erlernen.

Unsere Kursmaterialien und Ressourcen sind sorgfältig zusammengestellt, um sicherzustellen, dass Sie ein solides Fundament für die Chemieinformatik erhalten. Wir freuen uns auf eine spannende Lernreise mit Ihnen!

Bitte beachten Sie, dass alle Kursinhalte urheberrechtlich geschützt sind und nur für Bildungszwecke verwendet werden dürfen.