Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage  Python eigenständig in ihrem Studium und ihrer Forschung zu verwenden. Studierende werden mit Standardbibliotheken für Datenvisualisierung, Cheminformatik, Quantenchemie und Maschinellem Lernen vertraut sein und ihre eigenen Pythonpakete schreiben und testen können.

Programmierung in Python sowie weitverbreitete Pakete für wissenschaftliches Programmieren in Python mit einem speziellen Fokus auf chemische Anwendungen (numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image, pandas, RDKit).

Folgende Themen werden behandelt:

• Visualisierung von typischen Datensätzen aus der chemischen Praxis (Punktwolken, Linien, Spektren, Verteilungen,...)
• Maschinelles Lernen basierend auf Messdaten (Lineare und Multivariate Kalibration) und Moleküleigenschaften
• Cheminformatik (Moleküldeskriptoren, Struktur und Substruktursuche,...)
• Bildverarbeitung (Korrektur, Partikeldetektion)
• Debuggen, Testen und die Erstellung von Python Paketen

Dieser Kurs verwendet das Konzept des integrierten Lernens: Grundlagen werden mittels online zur Verfügung gestellten Unterlagen (Skriptum, Code Beispiele, Slide Shows) im Selbststudium erstmals gelernt. Präsenz Veranstaltungen geben Gelegenheit zum Fragenstellen und zur Diskussion des Stoffs. Jede Lektion wird von Online Programmierübungen begleitet.

• 80 % Ergebnisse der Programmierübung
• 20 % Aktive Teilnahme an Präsenzlehrveranstaltungen

Dieser Kurs zielt auf Studierende der Chemie ab, dementsprechend ist eine Inskription in einem der Technischen Chemie zugeordneten Bachelor-, Master- oder Doktorratsstudien als Voraussetzung angegeben.

Es sind 40 Plätze vorgesehen, um den Aufwand in der Admistration überschaubar zu halten.