2.1.3 Datensätze selektieren, aufbereiten und bereinigen
Unterrichtsmaterial zum Lernziel: Die Maturandinnen und Maturanden können Datensätze selektieren, aufbereiten und bereinigen.
Auffrischung und Erweiterung der Python-Kenntnisse
Dieses Kapitel dient der Repetition und Vertiefung grundlegender Python-Kenntnisse sowie der Einführung in die objektorientierte Programmierung. Anhand praktischer Aufgaben werden Daten aus Textdateien eingelesen, analysiert, aufbereitet und dargestellt.
Dateiverarbeitung und Einlesen von Daten in Python
Dieses Unterrichtsmaterial führt in das Öffnen, Lesen und Schliessen von Textdateien in Python ein. Anhand von Beispielen und kleinen Aufgaben lernen die Lernenden den Umgang mit dem with-Kontext, Fehlerbehandlung bei externen Dateien sowie das Trennen von Zeichenketten und Konvertieren in Zahlen.
Advent of Code: Giant Squid
Eine Programmieraufgabe aus dem Advent of Code, bei der ein Bingo-Spiel simuliert und das Gewinnerbrett ermittelt werden muss. Dabei wird algorithmisches Denken und die Verarbeitung von strukturierten Eingabedaten trainiert.
Regexes and Grammars
Dieses Unterrichtsmaterial bietet eine strukturierte Übungsreihe zu regulären Ausdrücken (Regex) und Grammatiken. Lernende können anhand verschiedener Aufgaben Textmuster abgleichen, Grammatiken entwickeln und strukturierte Eingaben verarbeiten.
Advent of Code: Repose Record
Eine Programmieraufgabe, bei der chronologische Schicht- und Schlafprotokolle von Wachen analysiert und ausgewertet werden müssen, um Muster zu erkennen und Berechnungen durchzuführen.
Les bases de la cartographie avec Python
Das Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen der digitalen Kartographie (SIG) ein und zeigt, wie geographische und statistische Daten mithilfe von Python und der Bibliothek GeoVizir verarbeitet, kombiniert und analysiert werden.
Diskretisierung von Daten mit Pandas
Das Unterrichtsmaterial erklärt das Konzept der Datendiskretisierung (Klasseneinteilung) und zeigt anhand konkreter Python-Codebeispiele, wie die Funktionen pd.cut() und pd.qcut() in Pandas zur Aufteilung von kontinuierlichen Daten in Intervalle eingesetzt werden.
Pandas et les tableaux de données
Das Material führt in die Datenanalyse mit der Python-Bibliothek Pandas ein. Die Lernenden erfahren anhand von Beispielen zur Schweizer Bevölkerung, wie man Datentabellen einliest, filtert, manipuliert und neue Spalten erstellt.
Bases de carto - Kartenerstellung mit Python
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Übungen zur Erstellung von Karten und choroplethen Karten in Python. Die Lernenden verknüpfen statistische Daten mit Geodaten und klassifizieren diese für die Datenvisualisierung.
Discrétisation de données
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Übungen zur Datenverarbeitung und Diskretisierung in Python mithilfe der Bibliothek pandas. Die Schülerinnen und Schüler lernen, kontinuierliche Variablen in verschiedene Kategorien einzuteilen.
Manipulation de données avec pandas
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Programmierübungen in Python zur Datenexploration und -analyse von Schweizer Kantonsbevölkerungszahlen unter Verwendung der Bibliothek pandas.
Pandas Aide-mémoire
Dieses Material bietet eine kompakte Übersicht und Code-Beispiele für die Arbeit mit der Python-Bibliothek Pandas. Es deckt grundlegende Befehle zum Laden, Anzeigen, Filtern und Manipulieren von tabellarischen Daten ab.
SQL NULL Functions
Dieses Material erklärt anhand einer Produkttabelle, wie SQL-Datenbanken mit NULL-Werten umgehen und wie diese durch verschiedene integrierte Funktionen wie COALESCE, IFNULL oder ISNULL ersetzt werden können. Es zeigt konkrete SQL-Abfragen, um unerwartete Berechnungsfehler bei fehlenden Daten zu verhindern.
SQL OR Operator
Diese Unterrichtsmaterial erklärt anhand von Beispielen die Funktionsweise des SQL OR Operators in der WHERE-Klausel und zeigt, wie er mit AND-Bedingungen kombiniert werden kann. Es enthält Code-Beispiele und eine Demo-Datenbank zur Veranschaulichung.
Daten zusammenfassen mit Aggregatfunktionen in SQL
Das Unterrichtsmaterial führt anschaulich in SQL-Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, SUM, MIN und MAX ein. Es erklärt ausserdem den Einsatz von GROUP BY, HAVING sowie die Unterscheidung zu WHERE anhand eines Musik-Datensatzes und enthält konkrete Aufgaben.
Herzfrequenz-Analyse mit der Fourier-Transformation in Python
Dieses praxisnahe Unterrichtsmaterial führt Schülerinnen und Schüler in die Anwendung der Fourier-Transformation (FFT) ein. Anhand eines realen oder simulierten PPG-Signals (Photoplethysmographie) aus Videodaten lernen sie in Python, wie man Signale filtert, dominante Frequenzen extrahiert und die Herzfrequenz automatisch berechnet.
Datenaufbereitung für Spamfilter und KI-Modelle
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen der Datenaufbereitung und Datenbereinigung für KI-Modelle am Beispiel eines Spamfilters ein. Die Schülerinnen und Schüler analysieren ein echtes Datenset, diskutieren Klassifizierungsprobleme wie Graymails und reflektieren Herausforderungen im Umgang mit Trainingsdaten.
Advent of Code: Ticket Translation
Eine Programmieraufgabe, bei der Datensätze (Tickets) validiert und ungültige Werte anhand von Bereichsregeln herausgefiltert werden müssen.
Monadische Pipelines für Datenverarbeitung und Workflows in Raku
Dieses Notebook demonstriert den Einsatz von monadischen Pipelines in der Programmiersprache Raku für Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Parsing. Anhand praktischer Beispiele wie Text-Tries, Titanic-Datensatzanalysen und Recommendation-Pipelines wird gezeigt, wie komplexe Workflows elegant und strukturiert gestaltet werden können.
SQL UNION ALL Keyword
Dieses kurze Unterrichtsmaterial erklärt anhand eines konkreten Beispiels die Funktionsweise des SQL UNION ALL Befehls zum Zusammenführen von Abfrageergebnissen inklusive doppelter Einträge. Es enthält eine prägnante Syntaxbeschreibung sowie einen interaktiven Übungsansatz.
SQL CASE Expression
Diese Kurzdokumentation erklärt die Syntax und Funktionsweise des CASE-Ausdrucks in SQL anhand eines anschaulichen Beispiels zur Kategorisierung von Daten. Es wird gezeigt, wie man Preisdaten mithilfe von Bedingungen in verschiedene Preiskategorien unterteilt.
SQL UNION Operator
Dieses Material erklärt die Verwendung des SQL-UNION-Operators zur Verknüpfung von Ergebnismengen aus mehreren SELECT-Abfragen. Anhand von Beispielen mit einer Kunden- und einer Lieferantendatenbank werden die Syntax, Bedingungen und der Umgang mit Duplikaten erläutert.
SQL IN Operator
Dieses Material erklärt die Verwendung des SQL IN-Operators in SELECT-Abfragen sowie dessen Kombination mit Unterabfragen (Subqueries) und dem NOT IN-Operator. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie damit mehrere OR-Bedingungen verkürzt dargestellt werden können.
SQL NOT Operator
Diese Anleitung erklärt die Verwendung des SQL NOT-Operators in Kombination mit verschiedenen Bedingungen wie LIKE, BETWEEN, IN und Vergleichsoperatoren. Anhand konkreter Code-Beispiele und einer Demodatenbank wird gezeigt, wie Datensätze aus Datenbanken ausgeschlossen werden können.
SQL AND Operator
Diese kurze Lerneinheit erklärt die Verwendung des SQL AND-Operators in der WHERE-Klausel anhand von Beispielen und einer Demodatenbank. Es wird gezeigt, wie Datensätze nach mehreren Bedingungen gefiltert und wie AND mit OR-Operatoren kombiniert werden können.
SQL WHERE Clause Tutorial
Dieses Material erklärt die Verwendung der SQL WHERE-Klausel zum Filtern von Datensätzen anhand von Bedingungen. Es zeigt anhand von Beispielen, wie Text- und Zahlenfelder abgefragt und verschiedene Vergleichsoperatoren eingesetzt werden.
Modellierung von Populationsdaten und Trendlinien in Excel
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand realer Daten zur Wolfspopulation in der Schweiz, wie Excel-Diagramme und Trendlinien (linear, exponentiell, logarithmisch etc.) zur Datenmodellierung und Prognose eingesetzt werden. Es behandelt zudem praktische Hürden wie den Umgang mit Nullwerten und erklärt das Bestimmtheitsmass R² verständlich.
Aide mémoire: Mise en classe avec Pandas
Dieses Cheat-Sheet erklärt kompakt die Verwendung der Python-Bibliothek Pandas für die Datenkategorisierung (Binning) mithilfe von cut und qcut. Es zeigt anhand von Code-Beispielen, wie Daten mit fester Amplitude, manuellen Grenzen oder festen Häufigkeiten eingeteilt werden.
Reale Daten mit logistischem Modell in Excel vergleichen
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt Schritt für Schritt, wie reale Populationsdaten (am Beispiel von Wolfsbeständen) in Excel grafisch mit einem logistischen Wachstumsmodell verglichen und das Bestimmtheitsmaß R² berechnet werden. Es enthält konkrete Anleitungen für Tabellenkalkulationen, WENN-Funktionen und Formeln.
Datenanalyse und Kartographie mit Python und Pandas
Eine Sammlung von Hilfsmitteln und Übungsaufgaben zur Datenmanipulation mit der Pandas-Bibliothek sowie zur Erstellung von geografischen Karten in Python mit GeoPandas.
SQL SUM() Function Tutorial
Dieses Material erklärt die Verwendung der SQL-Aggregatfunktion SUM() anhand von Code-Beispielen und einer Demodatenbank. Es zeigt, wie Summen berechnet, Bedingungen mit WHERE definiert, Aliasse vergeben und Gruppierungen mit GROUP BY durchgeführt werden.
Auftrag Populationsentwicklungen
Ein gymnasialer Arbeitsauftrag, bei dem Schülerinnen und Schüler reale Populationsdaten recherchieren und diese in Tabellenkalkulationsprogrammen mithilfe von Wachstumsmodellen analysieren und modellieren.
MySQL SUBSTR() Function Reference
Diese Dokumentation und Referenzseite erläutert die Verwendung und Syntax der SUBSTR()-Funktion in MySQL zur Extraktion von Teilzeichenketten. Anhand von Beispielen wird demonstriert, wie Zeichenketten sowohl von vorne als auch von hinten durch Angabe von Startposition und Länge bearbeitet werden.
MySQL INSTR() Function Reference
Diese Dokumentation erklärt die Syntax, Verwendung und Funktionsweise der INSTR()-Funktion in MySQL anhand kurzer SQL-Beispiele. Sie beschreibt, wie die Position einer Zeichenkette in einer anderen ermittelt wird.
SQL Server DAY() Function Referenz
Eine kurze Referenzseite zur SQL Server DAY()-Funktion, die den Tag eines Datums zurückgibt, inklusive Syntax und Beispielen.
SQL SELECT DISTINCT Reference
Diese Referenzseite von W3Schools erklärt kurz den Befehl SELECT DISTINCT in SQL zur Filterung doppelter Werte. Die Seite enthält zahlreiche Menüs, Navigationslinks und Funktionsübersichten.